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基于self-resemblance的视频通用目标跟踪与提取研究

来源:南充校区第四教学楼4414     报告人:龚捷    审核:    编辑:沈立芹     发布日期:2021年09月06日    浏览量:[]

题目:基于self-resemblance的视频通用目标跟踪与提取研究

时间:2021年9月8日16:30-18:00

地点:南充校区第四教学楼4414

主办单位:南充校区、科研处

主讲人:龚捷(副教授)

内容简介:

针对目前图像识别中存在局部识别及特定目标识别的限制和目标视频片段提取的问题,该文利用局部自适应回归核函数(LARKs),并结合self-resemblance、PCA、Saliency Map等方法而设计出一种视频中通用目标识别系统,该系统可以通过输入图片从视频中找到目标并进行跟踪,针对用户需求可以从视频中提取只与目标相关的视频片段,从而提高用户获取有效信息的效率。经过实验测试,该方法具有较高的准确率,特别是在视频监控领域具有重要的应用价值。

主讲人简介:龚捷,西南石油大学副教授,代表性成果主要有:1.钻井工程模拟培训系统;2.无中心网络计算环境中资源共享与协同的可信性保障机制研究;3.量子密钥在保密通信中的应用研究。申请PCT国际专利8项(已进入国家阶段),申请国内专利46项,其中发明专利19项,获授权2项,获软件著作权10项。

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