近日，一段9秒的監(jiān)控視頻刷爆了朋友圈。與以往監(jiān)控不同的是，這段監(jiān)控視頻的畫(huà)面準(zhǔn)確識(shí)別出機(jī)動(dòng)車(chē)和非機(jī)動(dòng)車(chē)的種類(lèi)，以及行人的年齡、性別、穿著等，視頻中畫(huà)面信息了然于目。據(jù)了解，該視頻是我國(guó)最新研制的實(shí)時(shí)行人監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)，是“中國(guó)天網(wǎng)”工程的重要組成部分。利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，判斷圖像或者視頻序列中是否存在行人，并給予精確定位。將視覺(jué)定位、視覺(jué)識(shí)別等技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，在智能設(shè)備監(jiān)控、人體行為分析、智能交通等多個(gè)方面得到了廣泛應(yīng)用。
紀(jì)榮嶸（廈門(mén)大學(xué)教授/媒體分析與計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任）
11月13至14日，由OFweek中國(guó)高科技行業(yè)門(mén)戶(hù)主辦，OFweek人工智能網(wǎng)承辦的“OFweek2017中國(guó)人工智能大會(huì)”在深圳舉辦。來(lái)自廈門(mén)大學(xué)的紀(jì)榮嶸教授在《視覺(jué)搜索與識(shí)別系統(tǒng)緊湊性》主題演講上，結(jié)合實(shí)際案例，分享了廈門(mén)大學(xué)媒體分析與計(jì)算研究組近兩年來(lái)，在面向視覺(jué)應(yīng)用的視覺(jué)特征緊湊表示以及深度網(wǎng)絡(luò)壓縮中所做的一些工作與成果。
在大會(huì)上，紀(jì)榮嶸教授首先介紹了其2015至2017年在ICCV、AAAI、IJCAI和CVPR上發(fā)表的一系列排序敏感特征哈希算法。這些算法旨在通過(guò)引入大規(guī)模無(wú)監(jiān)督排序信息，學(xué)習(xí)排序敏感的哈希碼，以保持原始高維特征空間中的檢索信息?？梢詫⒁粋€(gè)50~60M大小的文件直接壓縮至10M左右，這也是目前市面上最高效的壓縮算法。
隨后，紀(jì)榮嶸教授主要圍繞以下兩個(gè)方面話(huà)題進(jìn)行了具體講解，一是面向大規(guī)模視覺(jué)搜索的特征哈希，主要從視覺(jué)數(shù)據(jù)近年來(lái)的爆炸性增長(zhǎng)，大規(guī)模視覺(jué)搜索技術(shù)的緊迫需求以及面向大規(guī)模視覺(jué)搜索的特征哈希原理等方面進(jìn)行了概念介紹；二是提出了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮，介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視覺(jué)中的應(yīng)用，以及如何壓縮網(wǎng)絡(luò)模型等問(wèn)題。
紀(jì)榮嶸教授還以QQ音樂(lè)上了哼唱搜索為例，通過(guò)哈希算法，讓哼唱搜索更加靈敏，能夠直接根據(jù)用戶(hù)簡(jiǎn)單的音節(jié)準(zhǔn)確的搜索到相關(guān)的音樂(lè)。并且可以通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮，讓這個(gè)系統(tǒng)依然維持在小體積之上，使得整個(gè)軟件不會(huì)過(guò)于龐大。
最后，紀(jì)榮嶸教授為現(xiàn)場(chǎng)觀(guān)眾展示了他們團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域的相關(guān)工作進(jìn)展以及對(duì)未來(lái)工作的展望。
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