【17-15期VALSE Webinar活动】

 

报告嘉宾：罗伟鑫（上海科技大学）

报告时间：2017年08月02日（星期三）下午15:00-16:00（北京时间）

报告题目：Deep Learning based Anomaly Detection

主持人：高盛华（上海科技大学）

报告摘要：

Motivated by the capability of sparse coding based anomaly detection, we propose a Temporally-coherent Sparse Coding (TSC) where we enforce similar neighboring frames be encoded with similar econstruction coefficients. Then we map the TSC with a special type of stacked Recurrent Neural Network (sRNN). By taking advantage of sRNN in learning all parameters simultaneously, the nontrivial hyper-parameter selection to TSC can be avoided, meanwhile with a shallow sRNN, the reconstruction coefficients can be inferred within a forward pass, which re-duces the computational cost for learning sparse coefficients. The contributions of this paper are two-fold: i) We propose a TSC, which can be mapped to a sRNN which facilitates the parameter optimization and accelerates the anomaly prediction. ii) We build a very large dataset which is even larger than the summation of all existing dataset for anomaly detection in terms of both the volume of data and the diversity of scenes. Extensive experiments on both a toy dataset and real datasets demonstrate that our TSC based and sRNN based method consistently outperform existing methods, which validates the effectiveness of our method.

报告人简介：

罗伟鑫，上海科技大学信息学院在读二年级博士，指导老师为高盛华教授，研究方向为深度学习在视频理解中的应用等。相关工作发表于或投稿于AAAI, ICCV, TNNLS, ICME等会议或期刊。

特别鸣谢本次Webinar主要组织者：

VOOC责任委员：高盛华（上海科技大学）

VODB协调理事：董乐（电子科技大学）

活动参与方式：

1、VALSE Webinar活动全部网上依托VALSE QQ群的“群视频”功能在线进行，活动时讲者会上传PPT或共享屏幕，听众可以看到Slides，听到讲者的语音，并通过文字或语音与讲者交互；

2、为参加活动，需加入VALSE QQ群，目前A、B、C、D、E群已满，除讲者等嘉宾外，只能申请加入VALSE F群，群号：594312623 。申请加入时需验证姓名、单位和身份，缺一不可。入群后，请实名，姓名身份单位。身份：学校及科研单位人员T；企业研发I；博士D；硕士M

3、为参加活动，请下载安装Windows QQ最新版，群视频不支持非Windows的系统，如Mac，Linux等，手机QQ可以听语音，但不能看视频slides；

4、在活动开始前10分钟左右，主持人会开启群视频，并发送邀请各群群友加入的链接，参加者直接点击进入即可；

5、活动过程中，请勿送花、棒棒糖等道具，也不要说无关话语，以免影响活动正常进行；

6、活动过程中，如出现听不到或看不到视频等问题，建议退出再重新进入，一般都能解决问题；

7、建议务必在速度较快的网络上参加活动，优先采用有线网络连接。