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信息技术产业导论期末汇报

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信息技术产业导论期末汇报. 汇报人: 李磊. 目录. 1 学术 调研 :密 西根大学计算机系. 目录. 2 产业 技术探讨 :智能 视频监控技术. 学术调研. 1 学术调研. 1. 密歇根大学介绍. 2. 计算机专业介绍. 3. 感兴趣的方向和老师. 4. 选读论文读后感. 1 学术调研:密歇根大学介绍.

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信息技术产业导论期末汇报


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目录

1 学术调研:密西根大学计算机系

目录

2 产业技术探讨:智能视频监控技术

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1 学术调研

1

密歇根大学介绍

2

计算机专业介绍

3

感兴趣的方向和老师

4

选读论文读后感

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1 学术调研:密歇根大学介绍

密歇根大学在美国密歇根州有三个分校。安娜堡分校1817年建校,是美国历史最悠久的大学之一,在世界范围内享有盛誉。建校以来,在各学科领域中成就卓著,拥有巨大影响,被誉为“公立常春藤院校”,与伯克利加州大学素有“公立大学典范”之称。密大同时也是美国重要的学术联盟美国大学联合会(Association of American Universities)的12个发起者之一。在美国UM-Ann Arbor通常与UC Berkeley (伯克利加州大学) UVA(弗吉尼亚大学)并称为公立大学三强。

安娜堡(Ann Arbor)

密歇根大学

(Umich)

第尔本(Dearborn)

弗林特(Flint)

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1 学术调研:计算机专业介绍

  • 计算机系的科研和学术机构
  • 主要领域研究实验室
  • 先进计算机体系结构实验室人工智能实验室人机交互系统
  • 光学和光子学实验室辐射实验室软件系统实验室
  • 固态电子实验室计算机系统实验室计算理论实验室
  • 纳米加工研究设施和计划
  • 劳瑞纳米设备中心国家纳米技术基础设施网络中心
  • 附属中心,实验室,单位
  • 计算机认知架构中心压缩传感中心纳米光子学和自旋电子学
  • 微电子中心和先进技术的仿生实验室太阳能和热能转换中心
  • 超快光学科学中心中心无线集成微感与系统能源部血浆科学中心
  • 密歇根等离子体科学与工程学院密歇根集成电路实验室
  • 生物医学信息实验室光学相干及超快科学前沿实验室
  • 光电元件及材料集团太赫兹电子实验室超快非线性光谱实验室
  • 超大规模集成电路设计/自动化实验室
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1 学术调研:计算机专业介绍

  • 科研方向
  • 应用电磁学;人工智能;通信;计算机体系结构;计算机辅助设计和超大控制系统;能源科学和工程;超大规模集成电路;交互系统;MEMS和微系统;光学系统;等离子科学与工程;电力和能源;量子科学和设备;机器人和计算机视觉;信号和图像处理;软件系统;固态设备和纳米技术;计算理论。
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1 学术调研:感兴趣的方向和老师介绍

  • 感兴趣的老师
  • JohnHolland
  • 研究方向:利用数学模型和计算机模拟在一般情况下认知过程和复杂的自适应系统的研究。
  • Honglak Lee
  • 研究方向:人工智能领域的一系列感官问题,如计算机视觉,机器人技术,声音识别,文字处理,机器学习及其应用。其他的研究范围有数据挖掘,概率的图形模型,凸优化,高维数据分析,和使用大规模数据集的大规模学习。
  • Clayton Scott
  • 研究方向:机器学习,模式识别,统计信号处理和应用
  • 强项领域
  • 人工智能
  • 光学系统
  • 电力能源系统
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1 学术调研:论文选读

  • “Learning Hierarchical Representations for Face Verification with Convolutional Deep Belief Networks”,HonglakLee,CVPR,2012
  • 本文利用的深度信念网络的特点来做人脸识别。
  • 难点:在于特征表达,即如何准确的表达人脸特征。在传统的人脸识别理论中,常利用的是SIFT(尺度空间旋转不变量)、LBP算子(局部二进制模式算子)等局部特征,而本文取而代之利用深度信念网络的特点提出了一种新的自动从非监督数据中获得一种特征表示的方法。
  • 贡献点:
  • 1、延拓了局部卷积限制波尔兹曼机(RBMS),能适应对象的全局结构类,还扩展到高清晰度的图像,并能够适应强大的轻微失调。
  • 2、提出了一个新颖的深度学习的局部二元模式的应用程序,而不是简单的像素表示,能够捕捉高阶统计特征描述。
  • 3、评估了深卷积架构学习的作用,并发现虽然随机滤波器的执行,单层模型出奇地好。学习滤波器参数是必要的,以获取有用的多层网络,并提供了鲁棒性验证。
  • 4、对比发现,通过深度信念网络提出的特征描述比之前的局部特征描述分类更加准确(LFW数据库测试),深度信念网络的特征描述更加具有完备性。
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2 产业技术探讨

1

智能视频监控介绍

2

技术支持

3

商用前景

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2 产业技术探讨:智能视频监控介绍

相关产业:

基于视频的行为分析一直是视频、图像分析领域的热点问题。行为分析应用于人体的场景很多,例如在商场的顾客购买习惯的监督、体育场上精彩动作的捕捉、疲劳驾驶预警等。

在智能监控领域,近几年由于公共安全的需要,基于视频的智能监控方面的需求迅速增加。在公司、学校等场所的重要位置安装的监控摄像头数目越来越多。行为分析的研究正可以满足智能监控中自动实时报警的迫切需求,从而将生命、财产的损失降到最低。

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2 产业技术探讨:技术支持

智能行为分析技术

  • 基于运动模板的方法,基于行为描述语言的方法

模式识别技术

  • 车辆行人检测,人脸识别,跟踪技术

编码传输技术

  • H.264编码,AVS编码,嵌入式系统实现

视频采集技术

  • 系统前段搭建,摄像头摆放位置
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3 产业技术探讨:商用前景

相关企业:

公共区域安防公司------ 可疑人员检测、可疑物品检测

体育比赛转播商 ------ 精彩动作捕捉

商场 ------ 顾客消费习惯、商品吸引度调查

公安部------ 罪犯追踪

。。。 。。。

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3 产业技术探讨:商用前景

演示演示一个可行的商业方案

结束