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社区首页 >专栏 >【犀牛鸟·学问】行为意图预测研究(201906)——CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告

【犀牛鸟·学问】行为意图预测研究(201906)——CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告

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腾讯高校合作
发布2019-07-30 11:10:17
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发布2019-07-30 11:10:17
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文章被收录于专栏:腾讯高校合作腾讯高校合作

设立CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告交流活动,其主要目的是为参与基金项目的青年学者、企业研发专家及项目相关的研究型人才提供一个广泛而专业的学术交流平台。

项目组将定期邀请学界学者与企业研发专家举行在线或线下学术研讨会,讨论专项研究课题,分享最新的研究及实践成果。

基金期待大家在这个平台上自由地进行分享,理性地进行讨论,从而碰撞出更为闪耀的学术火花。通过丰富的学术与思想交流,基金期待更好地助力参与者在产学研合作过程中拓宽学术视野,提升实践能力,为科技自主研发的探索和创新储备能量

报告时间:2019年7月30日 20:00-21:30

报告形式:QQ群线上直播

(报名形式参见下文)

分享主题

行为意图预测研究

嘉宾介绍

胡建芳

中山大学副研究员

胡建芳博士,目前为中山大学副研究员,2016年12月博士毕业于中山大学数学学院。胡建芳博士的研究领域主要是计算机视觉和应用机器学习。特别地,他主要致力于发展深度学习和多任务学习等机器学习算法,并将它们应用于解决行为识别、前期行为预测等问题。目前,他已发表学术论文二十多篇,包括IEEE TPAMI、IEEE TIP等国际顶级期刊和CVPR、ICCV、ECCV国际顶级会议。他的博士论文“面向人与物体交互行为分析的关键问题研究”荣获2017年中国图象图形学学会优秀博士学位论文,入选2017年微软亚洲研究院青年学者铸星计划。他的个人主页:http://isee.sysu.edu.cn/~hujianfang/。

分享主题简介

本次报告将介绍报告人及合作者在行为意图预测方面的研究工作,行为预测主要研究怎样利用包含不完整行为信息的部分视频对行为动作的提前预测。主要包括如下三个工作(1)基于弱回归的行为预测:提出了弱回归模型,从部分视频和完整视频中学习一个鲁棒的行为预测器,本文的行为预测系统可以实时提前预测行为意图。(2)基于知识迁移学习的行为意图预测:提出了专家-学生学习模型提升行为预测的准确度。(3)双向动态特征学习模型:同步学习顺时间和逆时间方向的视频动态信息进行行为预测。

加入方式:

扫描下方二维码或搜索群号607259978

即可加入学术报告QQ群观看直播

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将提前一周在公众号或QQ群内发布

欢迎大家积极参加!

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原始发表:2019-07-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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