复杂视频的深度分析与理解方法.PDF

SHENZHEN INSTITUTES OF ADVANCED TECHNOLOGY, CAS CCF-CV走进高校@郑州航空工业管理学院 复杂视频的深度分析与理解方法 乔宇 中国科学院深圳先进技术研究院 2018年11月18日 2018-11-18 CCF-CV@ SHENZHEN INSTITUTES OF ADVANCED TECHNOLOGY, CAS 2018-11-18 CCF-CV@ SHENZHEN INSTITUTES OF ADVANCED TECHNOLOGY, CAS 人类社会已经进入视觉信息的“大数据”时代 互联网 2500亿张照片，视频日播放80亿次 图像 视频 日上传图片10亿张，视频播放20亿次 监控 2017年,中国共装有1.76亿个监控摄像头。 视频 深圳、广州等大型城市，市内监控探头总数超100万。 “图像视频大数据是人工智能的突破口， 是信息产业新的增长点。” 谭铁牛院士 2018-11-18 CCF-CV@ SHENZHEN INSTITUTES OF ADVANCED TECHNOLOGY, CAS 视觉大数据的挑战 视觉大数据的特点 挑战 核心问题 图像视频内容复杂，包含 对多种对象的 图像视 场景多样、物体种类繁多 处理能力 频的通 非受控条件下，受光照、 对复杂变化的 用、鲁 姿态、遮挡等影响变化大 鲁棒性 棒、高 效的表 数据量大，图像分辨率高， 对海量数据的 达和理 部分应用需实时处理 计算效率 解方法 深度学习方法的出现和发展，为解决上述问题和挑战提供了强有力的工具。 2018-11-18 CCF-CV@ SHENZHEN INSTITUTES OF ADVANCED TECHNOLOGY, CAS 深度学习方法快速发展 深度神经网络已经在语音、视觉、自然语言处理等领域取得 了很大成功，在学术界和工业界都引起了极大关注。 深度学习理论突破 ImageNet竞赛: 74% vs. 85% 机器翻译和文本生成 1000类，