【講座題目】基于結(jié)構(gòu)和組稀疏信號(hào)恢復(fù)的背景差分

【講座時(shí)間】2019年4月15日（星期一）10:00-12:00

【講座地點(diǎn)】保定二校區(qū)教十二樓（新實(shí)驗(yàn)樓）C404

【主 講 人】劉鑫 

【主講人簡介】

劉鑫，英國帝國理工學(xué)院博士后研究員，芬蘭奧盧大學(xué)高級研究員。他于2016年在西安交通大學(xué)獲得信息與通信工程博士學(xué)位，2019年在芬蘭奧盧大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。他在2017年獲澳大利亞國家教育部“奮進(jìn)學(xué)者”獎(jiǎng)，并先后獲得中國國家獎(jiǎng)學(xué)金，芬蘭科學(xué)技術(shù)促進(jìn)基金會(huì)和諾基亞基金會(huì)等多項(xiàng)政府和企業(yè)獎(jiǎng)學(xué)金。他的研究領(lǐng)域包括視頻目標(biāo)檢測，人體行為分析，圖像恢復(fù)和超分辨率等。已在IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on Multimedia，IEEE Transactions on Affective Computing等重要國際期刊和會(huì)議上發(fā)表論文30余篇。

【內(nèi)容簡介】

從視頻序列中分割運(yùn)動(dòng)前景目標(biāo)是很多高層計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵步驟。然而，真實(shí)的視頻監(jiān)控場景是復(fù)雜多變的，包含多種背景的運(yùn)動(dòng)干擾，比如搖晃的樹枝，波光粼粼的水面等，造成背景建模的任務(wù)極具挑戰(zhàn)性。此外，一個(gè)理想的模型應(yīng)該能忍受并快速響應(yīng)背景的突變，如室外時(shí)刻都在變化的天氣條件，室內(nèi)開關(guān)燈等，同時(shí)背景模型不能失去提取真實(shí)前景目標(biāo)的敏感度。報(bào)告內(nèi)容從矩陣分解和稀疏恢復(fù)的角度，給出了相應(yīng)的視頻矩陣低秩和結(jié)構(gòu)化稀疏分解，以及時(shí)空組稀疏恢復(fù)的背景建模的算法。