約翰霍普金斯計算機博士學位答辯

2021-08-20 15:09:56 字數 899 閱讀 6383

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什麼時候:

2023年6月12日@下午3:00 - 下午5:00

研討會地點

hackerman hall 320

摘要本**提出了一套模型來定位,跟蹤,分割,識別和評估行為,如(1)通過規範化歸一化卷積神經網路(cnn)給出的聚合子集特徵的影象集,(2) (3)具有空間全域性運動的時間區域性模型,其通過魯棒特徵匹配和通過新增運動模型的動作檢測估計的區域性運動估計,(4)具有通過3d圖切割和量化分割的動作的時空模型分別通過分段3d cnn。

最先進的表演已經實現了量化臉部疼痛和人體潛水的任務。

(ii)臉部動作的稀疏和低秩表示可以將表達,身份和姿勢提示解開並且可以使用影象集模型和線性模型來學習;

(iii)從人臉網路可以看出,範數與可識別性有關,並且相似性度量和損失函式很重要;

(v)將基於多例項學習的增強***與粒子濾波運動模型相結合,可以在外觀相似性和運動一致性之間進行良好的折衷;

希望所提出的模型將導致構建人臉和手勢識別系統中的工作元件。

**中包含了聯合學習嵌入和量化的監督雜湊模型,但在時間利益上不會在演講中呈現。

履歷xiang xiang自2023年起擔任約翰霍普金斯大學電腦科學博士學位,自2023年起擔任gregory d. hager(自2023年起擔任首席顧問)以及自2023年起擔任電腦科學博士學位,trac d. tran(2023年起擔任首席顧問) d. hager(自2023年起擔任共同顧問)被列為我的官方顧問。

他一直是dsp實驗室(ece),cirl,lcsr,mceh,ccvl和cis的積極成員。

霍普金斯之後的專業計畫:

xiang xiang將加入stefano soatto作為亞馬遜ai的應用研究科學家。

導師 trac d. tran和gregory d. hager

清華計算機博士 課表

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