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基于self-resemblance的視頻通用目標跟蹤與提取研究

來源:南充校區第四教學樓4414     報告人:龔捷    審核:    編輯:沈立芹     發布日期:2021年09月06日    瀏覽量:[]

題目:基于self-resemblance的視頻通用目標跟蹤與提取研究

時間:2021年9月8日16:30-18:00

地點:南充校區第四教學樓4414

主辦單位:南充校區、科研處

主講人:龔捷(副教授)

內容簡介:

針對目前圖像識別中存在局部識別及特定目標識別的限制和目標視頻片段提取的問題,該文利用局部自適應回歸核函數(LARKs),并結合self-resemblance、PCA、Saliency Map等方法而設計出一種視頻中通用目標識別系統,該系統可以通過輸入圖片從視頻中找到目標并進行跟蹤,針對用戶需求可以從視頻中提取只與目標相關的視頻片段,從而提高用戶獲取有效信息的效率。經過實驗測試,該方法具有較高的準確率,特別是在視頻監控領域具有重要的應用價值。

主講人簡介:龔捷,西南石油大學副教授,代表性成果主要有:1.鉆井工程模擬培訓系統;2.無中心網絡計算環境中資源共享與協同的可信性保障機制研究;3.量子密鑰在保密通信中的應用研究。申請PCT國際專利8項(已進入國家階段),申請國內專利46項,其中發明專利19項,獲授權2項,獲軟件著作權10項。

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