智能视频监控 - 北京大学互联网信息工程研发中心

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信息技术产业导论期末汇报
汇报人:李磊
目录
1
学术调研:密西根大学计算机系
目录
2
产业技术探讨:智能视频监控技术
学术调研
1 学术调研
1
密歇根大学介绍
2
计算机专业介绍
3
感兴趣的方向和老师
4
选读论文读后感
1 学术调研:密歇根大学介绍
安娜堡(Ann Arbor)
密歇根大学
(Umich)
第尔本(Dearborn)
弗林特(Flint)
密歇根大学在美国密歇根州有
三个分校。安娜堡分校1817
年建校,是美国历史最悠久的
大学之一,在世界范围内享有
盛誉。建校以来,在各学科领
域中成就卓著,拥有巨大影响,
被誉为“公立常春藤院校”,与
伯克利加州大学素有“公立大
学典范”之称。密大同时也是
美国重要的学术联盟美国大学
联合会(Association of
American Universities)的12
个发起者之一。在美国UMAnn Arbor通常与UC Berkeley
(伯克利加州大学) UVA(弗吉
尼亚大学)并称为公立大学三
强。
1 学术调研:计算机专业介绍
科研部门
教职员工
300多人
研究范围
计算机专
业
(EECS)
1 学术调研:计算机专业介绍
 计算机系的科研和学术机构
• 主要领域研究实验室
先进计算机体系结构实验室
光学和光子学实验室
固态电子实验室
人工智能实验室
人机交互系统
辐射实验室
软件系统实验室
计算机系统实验室
计算理论实验室
• 纳米加工研究设施和计划
劳瑞纳米设备中心
国家纳米技术基础设施网络中心
• 附属中心,实验室,单位
计算机认知架构中心
压缩传感中心
微电子中心和先进技术的仿生实验室
超快光学科学中心
纳米光子学和自旋电子学
太阳能和热能转换中心
中心无线集成微感与系统
能源部血浆科学中心
密歇根等离子体科学与工程学院 密歇根集成电路实验室
生物医学信息实验室
光学相干及超快科学前沿实验室
光电元件及材料集团
太赫兹电子实验室
超大规模集成电路设计/自动化实验室
超快非线性光谱实验室
1 学术调研:计算机专业介绍
 科研方向
应用电磁学;人工智能;通信;计算机体系结构;计算机辅助设计和
超大控制系统;能源科学和工程;超大规模集成电路;交互系统;
MEMS和微系统;光学系统;等离子科学与工程;电力和能源;量子科
学和设备;机器人和计算机视觉;信号和图像处理;软件系统;固态设
备和纳米技术;计算理论。
1 学术调研:感兴趣的方向和老师介绍
 强项领域
• 人工智能
• 光学系统
• 电力能源系统
 感兴趣的老师
• John Holland
研究方向:利用数学模型和计算机
模拟在一般情况下认知过程和复杂的
自适应系统的研究。
• Honglak Lee
研究方向:人工智能领域的一系列
感官问题,如计算机视觉,机器人技
术,声音识别,文字处理,机器学习
及其应用。其他的研究范围有数据挖
掘,概率的图形模型,凸优化,高维
数据分析,和使用大规模数据集的大
规模学习。
• Clayton Scott
研究方向:机器学习,模式识别,统
计信号处理和应用
1 学术调研:论文选读
“Learning Hierarchical Representations for Face Verification with
Convolutional Deep Belief Networks”,Honglak Lee,CVPR,2012
本文利用的深度信念网络的特点来做人脸识别。
难点:在于特征表达,即如何准确的表达人脸特征。在传统的人脸识别理论中,
常利用的是SIFT(尺度空间旋转不变量)、LBP算子(局部二进制模式算子)
等局部特征,而本文取而代之利用深度信念网络的特点提出了一种新的自动从
非监督数据中获得一种特征表示的方法。
贡献点:
1、延拓了局部卷积限制波尔兹曼机(RBMS),能适应对象的全局结构类,
还扩展到高清晰度的图像,并能够适应强大的轻微失调。
2、提出了一个新颖的深度学习的局部二元模式的应用程序,而不是简单的像
素表示,能够捕捉高阶统计特征描述。
3、评估了深卷积架构学习的作用,并发现虽然随机滤波器的执行,单层模型
出奇地好。学习滤波器参数是必要的,以获取有用的多层网络,并提供了鲁棒
性验证。
4、对比发现,通过深度信念网络提出的特征描述比之前的局部特征描述分类
更加准确(LFW数据库测试),深度信念网络的特征描述更加具有完备性。
产业技术探讨
:智能视频监
控技术
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1
智能视频监控介绍
2
技术支持
3
商用前景
产业技术探讨
2
产业技术探讨:智能视频监控介绍
相关产业:
基于视频的行为分析一直是视频、图像分析领域的热点问题。
行为分析应用于人体的场景很多,例如在商场的顾客购买习惯
的监督、体育场上精彩动作的捕捉、疲劳驾驶预警等。
在智能监控领域,近几年由于公共安全的需要,基于视频
的智能监控方面的需求迅速增加。在公司、学校等场所的重
要位置安装的监控摄像头数目越来越多。行为分析的研究正
可以满足智能监控中自动实时报警的迫切需求,从而将生命、
财产的损失降到最低。
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产业技术探讨:智能视频监控介绍
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智能行为分析技术
模式识别技术
编码传输技术
视频采集技术
产业技术探讨:技术支持
•基于运动模板的方法,基于行
为描述语言的方法
•车辆行人检测,人脸识别,跟踪技术
•H.264编码,AVS编码,嵌入式系统实现
•系统前段搭建,摄像头摆放位置
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产业技术探讨:商用前景
相关企业:
公共区域安防公司
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可疑人员检测、可疑物品检测
体育比赛转播商
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精彩动作捕捉
商场
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顾客消费习惯、商品吸引度调查
公安部
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罪犯追踪
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3
演示
结束
演示
产业技术探讨:商用前景
3
需求
产业技术探讨:商用前景
发展

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