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研究生教学

我院举办第五届(2017年度)研究生学术论坛——“视频与图像处理”分论坛

上传时间:2020-06-12浏览次数:

随着时代的快速发展,知识的传播不仅局限于老师在课堂上的传授,更重要的是彼此之间的交流,进而更好的促使先进知识的传播。为了促进我院师生之间的学术交流,营造更好的学习氛围,推进研究生学术创新能力的培养,我院在2017年10月22日举办了第五届(2017年度)学术论坛——“视频与图像处理”分论坛。

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本次分论坛由曲海平老师主持,王刚(组长)、岳峻和苏庆堂等多位教授担任评审小组,马振磊、李珊珊、李亚庆、朱华、牟梦媛和魏丽冉六名研究生分别参与报告,研一同学积极参与其中。论坛主要采取学术报告和自由讨论的方式进行。首先研究生对自己研究成果作一个简单的概述,然后老师和学生通过问答形式进行交流,最后,各位老师提出自己的建议,从而帮助研究生更好的掌握自己的研究内容,并进行更深一步的探索。

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第一个作报告的是邹海林教授的学生马振磊,报告题目为:基于内容的网络视频的情感识别。对于马振磊同学的研究,前期对情感的识别主要以纹理为主,即用纹理的方法提取关键帧,但没有考虑色彩,而在后期公式中,却考虑到色彩,老师对此提出疑问,是否在前期也需要考虑色彩因素?经过同学和老师一系列的讨论,建议在前期也需要考虑色彩这一因素。此外,老师对马振磊同学所做的实验结果提出质疑:测试的结果是否被大家认为是社会最主流的颜色?是否能够保 证现在的学术研究比之前的研究测试更好?同时老师们也提出自己的一些意见和看法。

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第二名作报告的是邹海林教授的学生李珊珊,报告题目为:乳腺肿瘤图像的识别方法研究。作为一个检测病变的研究,检测结果需要的时间和怎样判别是否发生病变通常是至关重要的两个判别点,老师和同学们将注意力集中到这两点上。通过测试,当给定一副乳腺图像时,大约经过一分钟即可得出结果;具体判断是否发生病变需要与正常图片作对比。最后,老师建议,通过SVM算法,最好做到:可以看到中间转换的各个阶段,增大实验采集的数据量,以及在图片预处理过程中需要加入提取技术等。

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第三名作报告的是邹海林教授的学生李亚庆,报告题目为:视频场景的目标识别与跟踪。本报告中,行人再识别主要由特征表示和度量学习组成。主要通过降维,但降维有很大的弊端,老师和学生就降维做了主要的讨论。其次,报告中涉及XQDA算法,在实验过程中的主要作用以及降维后空间缩小存在的影响。

第四名作报告的是岳峻教授的学生朱华,报告题目为:视频图像稀疏表示研究。在朱华同学的讲解过程中,老师和同学们讨论了一下有关张量的含义,并鼓励同学们在研究过程中可以自己提出一个名称,来代指自己研究的方方面面。报告中提出分离和融合,图像在融合过程中,会有很多的误差,比如图像边界的融合,因此需要减小误差。

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第五名作报告的是岳峻教授的学生牟梦媛,报告题目为:人物视频相似度分析。视频分析是信息技术的一个重要研究方向,视频分析以及相似度计算为视频理解等奠定了基础。针对人物视频,先通过预采样提取视频帧,对视频帧提取静态、动态以及时空特征,构建语义模型,计算其相似度。其中,通过计算的能量值,分辨动作是否相似。

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第六名作报告的是岳峻教授的学生魏丽冉,报告题目为:人体动作识别。从视觉处理的角度分析动作识别和行为理解,在运动目标检测、动作特征提取及动作特征理解方面进行简要的分析,并对相关方法进行分类。对于研二的学生,老师希望学生们可以加快研究速度,广泛阅读最新发布的相关文献,及时了解国内外最新研究成果,努力培养自己的创新意识。

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通过学术交流会,一方面学生们可以将自己近期的研究成果展示给大家看,另一方面,通过交流和老师的提议,可以发现研究过程中出现的失误和不足,通过改正,可以促使自己的研究内容更加有理论支撑。针对本次六名报告人的学术报告,各位老师提议:在研究的领域,需要自己去深入了解国内外的研究现状,通过查阅各类文献,研究出属于自己独特的成果;然后和现有研究作对比,突出其优越的一面。老师建议研究生研究的内容不需要多方面深入,可以深入某一点进行研究,尽量做到对研究的每个环节、每个参数都要知道它所代表的含义。希望在硕士期间,各位研究生努力培养自己的创新能力,尽可能多的发表多篇创新思想论文,努力提升自己的研究水平。