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高重科技科学家论文入选ICPR国际模式识别大会

发布时间:2021-08-13| 浏览量:402

第25届国际著名会议IEEE on International Conference on Pattern Recognition(ICPR 2020)即国际模式识别旗舰大会,在意大利米兰隆重举行。ICPR 是国际主流的模式识别和计算视觉大会,是国际学术研究领域较高殊荣的象征。受今年新冠病毒影响,会议改为线上举办。会议吸引了包括清华大学、普林斯顿大学、华为、阿里等国内外数千名来自学术界、产业界的研究员、开发者以及非技术人员参会,参与人数和投稿数量均创新高。高重科技AI与大数据科学家李震博士、算法高级工程师邵汉阳联合美国纽约大学薛年博士和牛亮博士撰写的论文 “Progressive Learning Algorithm for Efficient Person.Re-Identification”被ICPR2020国际会议所录用。





深入学术研究一直是高重科技的核心价值

高重科技AI与大数据科学家李震博士所发表的关于行人重识别的论文通过导入贝叶斯优化,利用渐进式学习的算法极大地提升了行人重识别这一领域的性能,在性能和效率上实现了最佳平衡,达到了业界领先水平。该成果已经运用在公司的产品中,目前已申请专利,真正做到了研究成果走出实验室,实现落地运用的大步跨越。其中薛博士代表高重科技和纽约大学在ICPR2020会议上作了学术报告和远程DEMO演示。





随着最高法针对人脸识别技术中隐私问题相应法规确定以来,行业开始寻求更多技术应用的可能性。跨镜追踪行人重识别技术(ReID)能够识别人的服装穿着、体态与发型等,主要解决跨摄像头跨场景的情况下行人的识别、追踪与检索。因为有着丰富的应用场景,是计算机视觉研究的热门领域。





ReID使用人形特征进行识别,作为人脸识别技术的重要补充和替代,越来越多互联网巨头和科技独角兽开始意识到它的重要性,并逐渐在跨镜追踪研究领域投入资源。高重科技作为这一领域较早的探索者和布局者,在跨镜追踪和其相关技术上,如行人检测、行人检索、行人轨迹跟踪、行人属性结构化、行人动作检测和识别等,都拥有大量技术经验积累,同时围绕跨镜追踪行人重识别(ReID)技术打造了行人检测、追踪、结构化等一系列算法模块,目前已广泛应用于商业、安防、交通、金融等领域。