报 告 人：刘志 博士（上海大学通信与信息工程学院 研究员、博导）

时间地点：2014.6.16(周一)下午15:30~17:00，郁B110

报告题目: High-performance Region-based Saliency Detection for Images and Videos

内容摘要:

Saliency detection has been a hot research topic in the recent years, due to its broad range of applications including human fixation prediction, salient object detection and segmentation, content-aware image/video retargeting, content-based image/video compression, and content-based image retrieval, etc. In this talk, region-based saliency models showing high saliency detection performance for images and videos will be presented. First, a saliency tree model which enables a hierarchical representation of saliency is proposed to effectively handle complicated images with low contrast between objects and background, heterogeneous objects, cluttered background and the issue of object scales. Then, a superpixel-based spatiotemporal saliency model which exploits effective superpixel-level temporal/spatial saliency measurement, pixel-level saliency derivation and adaptive fusion for spatiotemporal saliency map generation is proposed for saliency detection in videos. Experimental results on several public datasets demonstrate that the above proposed two saliency models consistently outperform the state-of-the-art saliency models.

报告人简介：

    刘志博士，研究员，博导。1999年和2002年在天津大学分别获得工学学士和工学硕士学位，2005年在上海交通大学图像处理与模式识别研究所获得工学博士学位。入选上海市青年科技启明星计划、欧盟委员会第七研发框架（FP7）“玛丽居里”行动计划。先后在英国Brunel大学、香港中文大学、法国 INRIA-IRISA从事研究工作。作为项目负责人主持了包括国家自然科学基金项目、教育部科学技术研究重点项目、上海市青年科技启明星计划项目、上海市科委科技攻关项目、上海市自然科学基金项目、上海市晨光计划项目、上海市教委项目、华为公司项目在内的10余项科研项目。目前已发表论文100余篇，代表性论文发表在IEEE Trans. IP、IEEE Trans. CSVT、IEEE Trans. MM、IEEE Trans. Broadcasting、IEEE SPL、OL、SPIC、SP、PRL、IET IP、JVCIR、MTA、OE、JEI 等国际著名期刊上，论文累计被引用1000 余次（Google 学术搜索），SCI 引用300 余次。出版专著1 本，授权发明专利11 项。现为中国电子学会高级会员和IEEE会员，担任IEEE汇刊等10余种国际期刊的审稿人以及ICME 2014、WIAMIS 2013、IWVP 2011、PCM 2010、ISPACS 2010等多个国际学术会议的技术委员会委员。曾获上海市技术发明一等奖（2011）和上海市科技进步二等奖（2004、2011）。