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日本室兰工业大学董勉雄博士来院做行为识别的最新趋势学术报告

发布人:发表时间:2018-03-19点击:

3月13日,应yl6809永利官网曾德泽副教授的邀请,日本室兰工业大学信息与电子工程系董勉雄博士来永利官网访问,并做了题为“Recent Trends in Activity Recognition”的学术报告。董勉雄博士目前是日本室兰理工学院信息与电子工程系的副教授。他曾是日本会津大学计算机科学与工程学院的JSPS研究员,并于2010年4月至2011年8月在加拿大滑铁卢大学担任BBCR小组的访问学者,并受到JSPS优秀青年研究员海外访问计划的支持。董博士于2011年被NECC&C基金会选为外籍研究员(日本全国共3人)。他的研究方向包括无线网络,云计算和信息物理系统等。他分别在IEEE HPCC 2008,IEEE ICESS 2008,ICA3PP 2014,GPC 2015,IEEE DASC 2015,IEEE VTC 2016-Fall,FCST 2017和2017 IET Communications Premium Award中获得最佳论文奖。董博士还担任多项IEEE期刊的编辑以及IEEE通信学会亚洲/太平洋地区会议和大会委员会副主席,IEEE ICC 2019领导研讨会主席,IEEE GLOBECOM 2019学生旅行资助主席和IEEE GLOBECOM 2016,2017研讨会主席。报告在曾德泽老师的介绍下隆重开始。

本次演讲主要介绍将深度学习与人体行为识别相结合的两项新尝试:(1)Wi-Fi信道状态信息(CSI)提供用于识别和分析人体行为的足够信息。传统的基于Wi-Fi CSI的人体行为识别方法采集的是单个AP的Wi-Fi信道信息,这种方法不适用于高密度Wi-Fi环境。董教授引入深度学习模型来处理来自多个AP的复杂和大量的CSI信息。大量的实验结果证明提出的方案的性能是优于其他解决方案的。(2)不同人进行相同行为的姿势可能并不完全相同,这种现象使得很难探索基于姿势的人体行为识别模型。为了更好地解决个体多样性问题,我们提出了一个基于骨架点的概念,称为活动贡献度(ACD),它表示骨骼点的信息贡献水平。由于骨骼点的ACD变化比姿势更稳定,我们可以得到更强大的人体行为描述。实验结果表明,其模型可以实现更高的识别精度。

董博士演讲结束后引发了现场老师和同学们极大地兴趣和讨论。现场与会同学纷纷就自己感兴趣的内容提出自己的观点和问题,董教授对此也进行了针对性的回答和讲解。本次报告会在同学们的热烈掌声中结束。