纪荣嵘教授：论视觉搜索与识别系统紧凑性

本文摘要：近日，一段9秒的监控视频刷爆了朋友圈。与以往监控有所不同的是，这段监控视频的画面精确辨识出有机动车和非机动车的种类，以及行人的年龄、性别、穿著等，视频中画面信息了然于目。据理解，该视频是我国近期研制的动态行人监测识别系统，是“中国天网”工程的最重要组成部分。 利用计算机视觉技术，辨别图像或者视频序列中否不存在行人，并给与精确定位。将视觉定位、视觉辨识等技术与人工智能技术相结合，在智能设备监控、人体不道德分析、智能交通等多个方面获得了广泛应用。

近日，一段9秒的监控视频刷爆了朋友圈。与以往监控有所不同的是，这段监控视频的画面精确辨识出有机动车和非机动车的种类，以及行人的年龄、性别、穿著等，视频中画面信息了然于目。据理解，该视频是我国近期研制的动态行人监测识别系统，是“中国天网”工程的最重要组成部分。

利用计算机视觉技术，辨别图像或者视频序列中否不存在行人，并给与精确定位。将视觉定位、视觉辨识等技术与人工智能技术相结合，在智能设备监控、人体不道德分析、智能交通等多个方面获得了广泛应用。纪荣嵘（厦门大学教授/媒体分析与计算出来实验室主任）11月13至14日，由中国高科技行业门户主办，人工智能网主办的“2017中国人工智能大会”在深圳举行。来自厦门大学的纪荣嵘教授在《视觉搜寻与识别系统灵活性》主题演说上，结合实际案例，共享了厦门大学媒体分析与计算出来研究组近两年来，在面向视觉应用于的视觉特征灵活回应以及深度网络传输中所做到的一些工作与成果。

在大会上，纪荣嵘教授首先讲解了其2015至2017年在ICCV、AAAI、IJCAI和CVPR上公开发表的一系列排序脆弱特征哈希算法。这些算法目的通过引进大规模无监督排序信息，自学排序脆弱的哈希码，以维持完整高维特征空间中的检索信息。

可以将一个50~60M大小的文件必要传输至10M左右，这也是目前市面上最高效的压缩算法。随后，纪荣嵘教授主要环绕以下两个方面话题展开了明确介绍，一是面向大规模视觉搜寻的特征哈希，主要从视觉数据近年来的爆炸性快速增长，大规模视觉搜寻技术的严峻市场需求以及面向大规模视觉搜寻的特征哈希原理等方面展开了概念讲解；二是明确提出了深度神经网络传输，讲解了深度神经网络在视觉中的应用于，以及如何传输网络模型等问题。纪荣嵘教授还以QQ音乐上了唱出搜寻为事例，通过哈希算法，让唱出搜寻更为灵敏，需要必要根据用户非常简单的音节精确的搜寻到涉及的音乐。并且可以通过深度神经网络传输，让这个系统仍然保持在小体积之上，使得整个软件会过分可观。

最后，纪荣嵘教授为现场观众展出了他们团队在该领域的涉及工作进展以及对未来工作的未来发展。更加多详尽内容，若无注目人工智能网先前专题报道！。

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