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澳大利亚阿德雷德大学沈春华教授来我校作学术报告
作者：crr
发布日期：2014-07-02
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6月26日，澳大利亚阿德雷德大学沈春华教授应邀为我校师生做了题为“用于高效行人检测的新特征及深入理解”的学术报告。
报告中，沈春华教授首先深入浅出地介绍了行人检测的重要性。在视频中实时行人检测是计算机视觉研究领域的一个重要问题，可以广泛应用于很多应用，如自动驾驶汽车。沈春华教授以最新研制出来的Google 无人驾驶汽车作为例子，详细讲解了行人检测作为其中的一个关键核心技术，具有十分重要的研究意义。针对目前行人检测算法普遍检测精度有限的最大问题，介绍了他的研究团队所做的工作，其算法的检测精度远胜当前其他研究成果。在他们的算法中，首先基于低级视觉特征和空间池化处理建立了一种新的特征。引入空间池化将极大提高平移不变性，继而提升检测过程的鲁棒性。然后是在ROC曲线（PAUC）测度下针对部分区域直接优化，该曲线测度则注重的是测度在最有现实意义范围内的检测性能。通过组合上述的各种有利因素，沈教授团队设计的算法在世界上所有的标准数据集胜过了现有的其他行人检测算法，能在INRIA基准数据集上做到把检测丢失率从13%降到11%，在ETH数据集则从41%降到38%，TUD-Brussels数据集则从51% 降到 42%，Caltech-USA数据集从36% 降到29%。这些成就十分突出，表明沈教授团队所做的研究工作位居世界顶尖水平。最后，沈春华教授介绍了所在的阿德莱德大学，并欢迎各位同学参与到相关的研究当中。 沈春华，澳大利亚阿德莱德大学计算机学院教授。2011年作为高级讲师加入阿德莱德大学，之前在澳大利亚国家ICT实验室堪培拉研究实验室开展计算机视觉科研工作6年，他的研究兴趣为计算机视觉和统计机器学习方法的交叉研究，近期的工作是实时对象检测、大尺度图像检索及分类和变尺度非线性优化。沈教授先后就读于南京大学、澳洲国立大学，并在阿德莱德大学获得博士学位。2012年，沈春华教授被澳大利亚科学技术部授予Future Fellowship。该奖项面向所有学科，每年仅约200个名额。而其中相当一部分授予海外的申请者，难度极大。2011至今，沈教授累计以主要申请人身份申请到近410万澳元的科学研究经费。目前已发表102篇论文，大部分发表在最高水平的期刊和会议上。 所有35篇期刊均是SCI索引的高引用文章，其中25篇发表在在IEEE的高水平期刊上。其中，在所有电子及计算机类影响因子排名第一的顶级期刊IEEE T. Pattern Analysis and Machine Intelligence上，已经发表6篇论文；在国际顶级计算机视觉会议ICCV,CVPR,ECCV平均每年发表10多篇文章，学术成就令人十分瞩目。 |
