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主 讲 人:何祥健

地  点:祥联厅

主 办 方:物理与信息工程太阳城唯一官网

开始时间:2019-11-19 10:00

报告人概况:
 
何翔健,男,悉尼科技大学大数据技术中心计算机视觉与模式识别实验室教授,主任,IEEE Signal Processing Society 委员会成员,IEEE高级会员,国际技术研究所(ITI)授予的“国际技术注册专家”,澳大利亚研究理事会国际评审专家,担任数个国际期刊的编辑,以及多个顶级国际学术会议主席。在2017-2019年,何教授带领悉尼科技大学与香港理工大学联队获得VIP杯冠军、亚军。近几年,他所主持的项目曾在多个地区获得过包括NSFC,RGC,ARC的基金资助。2019年,何教授获得了54万澳元的ARC-LP基金以及来自思科,SAS与悉尼铁路局的两百万美金基金支撑。
 
报告内容概况
 
目前,基于视觉的计算机技术人群数量估计方法是当前的研究热点之一。针对图像中受试者大小巨大变化以及人们之间严重遮挡等具有挑战性的问题,何教授提出一种自适应计数卷积神经网络(A-CCNN),并自适应地考虑帧中物体尺度变化,以提高计数的准确性。通过对卷积核的筛选剔除了对检测提高精度贡献较小甚至降低检测精度特征图,从而构造了一个简单但是高效的检测模型即检测-编解码网络(DENet)。在10个不同的基准数据集的实验结果表明,相较于当前一些最先进的人群数量估计方法,所提出的网络模型展示出了更优异的性能。

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