报告时间:  3/19/2014, 星期三, 下午13:30-15:00

报告地点:  电信学院5号楼-东303A会议室

报告人:    Prof. Laurent Itti，美国南加州大学计算机科学系教授、神经科学系兼职教授; 同济大学软件学院特聘教授，上海市计划入选者

 

 

报告题目：大数据流中低层与高层惊奇事件检测及在图像视频处理中的应用

英文题目：Detecting low-level and high-level surprising and relevant events in large-scale data streams

 

摘要：信息的概念对于科学、技术和生物学功能都至关重要。香农的信息理论尽管在现代计算机的发展中起到了显著的作用，但是没能覆盖与信息传输无关的信息的主观和语义特征。因此，香农理论仅在有限的信息应用中具有一定的应用价值。为此，我们提出了另一种衡量数据对观察者主观作用的算法。我们首先从数学上定义了“惊奇”这个概念，并通过贝叶斯框架在大规模数据流中找到“惊奇”的数据，从而进一步找到“重要”的数据。其基本原理在于通过测量对象在事前和事后概率分布的差异，从而量化数据对于不同对象的主观价值。此框架可以应用于视频和文本分析中获取视频摘要、重要网页等。“惊奇”理论比香农定理更适合于对信息主观层面的研究，并且我们已经在人类眼部跟踪实验中验证了其有效性。报告将围绕两部分进行介绍：一是通过贝叶斯理论量化主观数据的价值，从而从视频或者文本文件中找出“惊奇”且相关的数据；二是在视频摘要等应用中验证和使用该理论，从而形成视频处理的物体分类识别等应用。

 

 

Itti教授简介：

Laurent Itti 教授，同济大学软件学院特聘教授，上海市计划入选者。美国南加州大学计算机科学系教授、神经科学系兼职教授。2000年在美国加州理工学院获得了计算和神经系统学的博士学位。Itti教授主要研究基于生物学的计算视觉，尤其是视觉注意力、场景理解、眼部运动控制以及视觉显著性等方面。这些研究在视频压缩、目标检测、机器人学与生物医学等领域中都有广泛的应用。Itti教授作为合著作者已经在国际顶级学术期刊、书籍章节以及会议上发表了130余篇论文，迄今为止其论文被引用次数为13000多次（其中两篇代表论文（含一篇Nature子刊）分别被引用3600次与1900次）。