报告主题：基于分组深度网络的立体对象识别
报告人： 高跃 副教授 （清华大学）
报告时间：2018年 4月18日（周三）14:00
报告地点：校本部（东区）计算机楼1104
邀请人：应时辉
主办部门：太阳成集团tyc33455数学系
报告摘要：报告主要介绍基于分组深度网络的立体视觉对象识别。立体视觉信息是客观世界的基本表征，然而通过光学系统成像后会降维成二维图像，使得在观察客观世界时，人们无论是通过眼睛还是相机，都会由于上述维度间的失配导致对客观世界的认知存在偏差。近些年来，基于多视图对客观世界进行刻画已经成为计算机视觉、多媒体等领域的通用手段。需要特别指出的是，视觉信息的多视数据表示存在着多视数据耦合与冗余之间的矛盾，具有数据表示的局限性。针对这一难点，报告中介绍了基于多视数据特征提取及权重优化的深度学习一体化框架，实现了视觉信息的多视紧致可辨识刻画，并在立体视觉对象的识别中取得了良好效果。
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