报告题目：Automatic Habitat Classification based on Digital Photographs

　　报告人： Professor Guoping Qiu

　　报告时间：2015年12月25日（周五）上午10：00

　　报告地点：信息学院副203会议室

　　报告人简介：

　　邱国平教授，英国诺丁汉大学计算机科学院视觉信息处理教授，视觉信息处理研究组主席。自2000年10月起任教于英国诺丁汉大学，随后晋升为副教授、教授，任视觉信息处理研究组主席。主要从事图像处理，模式识别，多媒体处理，机器学习及生境分类，数字化病理学，基于内容的图像检索和自动图像标注等实际应用领域的研究，共发表论文170余篇并拥有多项欧洲和美国专利。面向高动态范围图像（HDR）的多项先进研究成果已被业界多项数码摄影软件和摄像头的智能手机应用程序所采用。2006年获第18届国际会议模式识别（ICPR2006）最佳论文奖。曾在香港和英国任教，担任欧洲，中国跨国公司顾问。近期，兼职诺丁汉大学中国校区计算机科学学院和国际博士培训中心（IDIC）的管理工作，着手于培养能源技术和数字经济领域博士研究生的价值1700万欧元的投资项目。他目前的研究项目包括建设一个高动态范围摄像机和3D数码显微镜。他和他的学生们正在研究自动交通视频分析，基于视频的拥挤检测，复制图像检测，视频发现以及它们在智能城市发展中的应用。

　　报告摘要：

　　栖息地的分类对发展我们对自然世界的理解和监测环境，生物多样性非常重要。目前，生境分类是通过人为观测，这是一个艰苦，昂贵且主观的过程。在这次演讲中，我将介绍基于地面照片开发自动生境分类的解决方案。我们使用多媒体和计算机视觉文献中的图像分析方法，制定生境分类为精细的视觉分类的问题。我们把基于数字照片的生境分类问题作为图像标签的问题，开发了使用随机森林自动标注生境类别数码照片的图像标注框架。由于自动视觉识别仍然是非常困难，而同时人类可以以最大的便利进行视觉识别，我们已经制定了人性化的交互反馈方式，加强对生境自动分类的准确性。使用众包机制，我们可以通过向人们提问一组17个有关图像视觉外观的问题，提取出中等水平的知识。这些问题可以由一些非生态学家容易地回答。然后这些中等水平的知识与低级别视觉特征以随机森林方式融合用于改善生境分类的准确性。这些数码照片由摄像头（智能手机、平板）获得，包含其位置信息（GPS）。基于邻近地区应该有类似生态性能的合理假设，我们用照片的GPS信息以及随机森林输出，进一步改善生境分类的性能。我们现在已经构建了地理参照生境的照片数据库，包含了超过1000张已被生境分类专家手动注释高分辨率地面照片。该数据库是为多媒体分析技术的发展，生态应用而设计，面向研究人员公开。我将展示的实验结果表明，通过和Mercedes Torres博士合作的工作，研发先进的多媒体分析技术，能够自动注释四类主要的栖息地，包括林地和灌丛，草原和沼泽，荒原和杂项，为基于数字图像的自动生境识别做出了开拓性的工作。

　　欢迎广大师生参加。

                                               信息学院
                                          2015年12月23日

编辑：0

终审：0