单 位：自动化学院
报告人：张乐 博士后研究员
报告题目：深度学习在视觉追踪和人群计数中的应用
报告时间：2017年9月29日上午10:30
报告地点：工学2号馆413
报告人简历：
张乐，美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院博士后研究员。于2011年在电子科技大学获得本科学位；2012年在新加坡南洋理工大学获得研究生学位；2016年于新加坡南洋理工大学获得博士学位。2016年至今于美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院进行博士后研究。研究兴趣包括机器学习，深度学习和计算机视觉。研究主页为：https://sites.google.com/site/zhangleuestc/home
报告摘要:
视觉追踪和人群计数是计算机视觉领域中比较有挑战性的任务。它们都只提供极少的训练样本。为此，基于深度学习的相关应用必须解决如何有效的利用小样本得到有相对泛化能力的模型。物体/人物 ，背景以及光照的变化，遮挡，视角的变化等都会严重影响系统的最终性能。另外，由于视觉追踪是一个在线学习的过程，如果动态的更新网络也是一个较难的问题。本报告将系统描述基于深度学习的视觉追踪和人群计数并提供一些较新的解决方案。