未來的締造者-人工智能與視頻監(jiān)控
時間：2020-9-2 16:11:58 來源：摘自互聯(lián)網(wǎng) 點擊：319
英國著名Tao Xiang教授帶領薩里大學的團隊，創(chuàng)造了獨特的輕量級深層神經(jīng)網(wǎng)絡，可以成為人工智能在視頻監(jiān)控領域應用的新標準。
人工智能正越來越多地被用于幫助人類操作員處理來自CCTV和其他安全部門的大量圖像。人臉再識別 （ReID）是一種人工智能能夠識別來自不同相機或者不同場所拍攝到的同一個人臉圖像的方法。這有助于在覆蓋大面積公共空間的CCTV網(wǎng)絡跟蹤嫌疑人。
在去年在韓國首爾舉行的計算機視覺國際會議（International Conference on Computer Vision, 視覺人工智能領域最著名的會議）中展示的一篇文章中，Xiang教授和來自薩里視覺,語音和信號處理(CVSSP)中心的專家，詳細地說明他們?nèi)绾伍_發(fā)名為OSNet的獨特系統(tǒng)，已經(jīng)超過許多現(xiàn)在正在廣泛使用的識別系統(tǒng)。
令人難以置信的，OSNet僅僅需要220萬參數(shù)就可以勝過它的許多競爭對手們建立在ResNet20的基礎設施，后者需要使用2400萬個參數(shù)。這意味著OSNet將會成為視覺識別技術的新標準。
Tao Xiang, 薩里視覺,語音和信號處理 (CVSSP)中心的教授，說到：“有了OSNet，我們開始開發(fā)一種工具，可以克服許多其他設備面臨的人臉再識別的問題，但是其結果遠遠超出了我們的預期。依靠OSNet達到的ReID精度明顯已經(jīng)超過了人類操作員。”
“OSNet不僅證明了它有能力在人臉再識別問題上勝過其他同類產(chǎn)品，而且其結果使我們相信它可以作為一種獨立的視覺識別技術被使用。”
CVSSP中心的主任，Adrian Hilton教授說：“這是Xiang教授和他的團隊在實現(xiàn)世界領先的人臉再識別技術方面取得的巨大成就。他們在OSNet系統(tǒng)上有潛力取得突破，有助于在未來幾年形成視覺識別領域的新標準。這是人工智能和機器感知造福社會的一個很好的例子，為更安全的公共空間提供了技術支持。”
Tao Xiang教授-計算機視覺和機器研究的教授
英國薩里大學計算機視覺和機器研究的教授，也是杰出的特聘講座教授。他是劍橋三星人工智能中心的首席研究員，領導者著該中心的身體行為小組。他在計算機視覺方面的研究主要集中在視頻監(jiān)控、日�；顒臃治龊褪掷L圖分析。他還對大規(guī)模機器研究問題感興趣，包括零/少鏡頭研究和領域泛化。發(fā)表論文超過160余篇，被引用頻次11K (h-index 60)。他還是計算機視覺會議的區(qū)域主席，包括ICCV和BMVC。已經(jīng)獲得了超過390萬英鎊的研究經(jīng)費。
了解更多Tao Xiang教授：https://www.surrey.ac.uk/people/tao-xiang
MSc Computer Vision, Robotics and Machine Learning
計算機視覺，機器人和機器研究碩士課程
入學要求：
至少2:2英國榮譽學位或者其他同等水平的學歷
可接受本科專業(yè)背景：
計算機科學/電子工程/數(shù)學/物理，如果是相關專業(yè)或者有重要工作經(jīng)驗也可以被考慮
語言要求：
學術雅思總分6.5，寫作不低于6.0，其他單項不低于5.5
更多信息：
https://www.surrey.ac.uk/postgraduate/computer-vision-robotics-and-machine-ylearning-msc-2020
備注：
ICCV: IEEE International Conference on Computer Vision即國際計算機視覺大會
BMVC: British Machine Vision Conference 英國機器人視覺會議
CCTV: Closed Circuit Television 閉路電視
ReID：Person Re-Identification人臉再識別
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