近日，一段9秒的監(jiān)控視頻刷爆了朋友圈。與以往監(jiān)控不同的是，這段監(jiān)控視頻的畫面準確識別出機動車和非機動車的種類，以及行人的年齡、性別、穿著等，視頻中畫面信息了然于目。據(jù)了解，該視頻是我國最新研制的實時行人監(jiān)測識別系統(tǒng)，是“中國天網(wǎng)”工程的重要組成部分。利用計算機視覺技術(shù)，判斷圖像或者視頻序列中是否存在行人，并給予精確定位。將視覺定位、視覺識別等技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，在智能設(shè)備監(jiān)控、人體行為分析、智能交通等多個方面得到了廣泛應(yīng)用。
紀榮嶸（廈門大學(xué)教授/媒體分析與計算實驗室主任）
11月13至14日，由OFweek中國高科技行業(yè)門戶主辦，OFweek人工智能網(wǎng)承辦的“OFweek2017中國人工智能大會”在深圳舉辦。來自廈門大學(xué)的紀榮嶸教授在《視覺搜索與識別系統(tǒng)緊湊性》主題演講上，結(jié)合實際案例，分享了廈門大學(xué)媒體分析與計算研究組近兩年來，在面向視覺應(yīng)用的視覺特征緊湊表示以及深度網(wǎng)絡(luò)壓縮中所做的一些工作與成果。
在大會上，紀榮嶸教授首先介紹了其2015至2017年在ICCV、AAAI、IJCAI和CVPR上發(fā)表的一系列排序敏感特征哈希算法。這些算法旨在通過引入大規(guī)模無監(jiān)督排序信息，學(xué)習(xí)排序敏感的哈希碼，以保持原始高維特征空間中的檢索信息。可以將一個50~60M大小的文件直接壓縮至10M左右，這也是目前市面上最高效的壓縮算法。
隨后，紀榮嶸教授主要圍繞以下兩個方面話題進行了具體講解，一是面向大規(guī)模視覺搜索的特征哈希，主要從視覺數(shù)據(jù)近年來的爆炸性增長，大規(guī)模視覺搜索技術(shù)的緊迫需求以及面向大規(guī)模視覺搜索的特征哈希原理等方面進行了概念介紹；二是提出了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮，介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視覺中的應(yīng)用，以及如何壓縮網(wǎng)絡(luò)模型等問題。
紀榮嶸教授還以QQ音樂上了哼唱搜索為例，通過哈希算法，讓哼唱搜索更加靈敏，能夠直接根據(jù)用戶簡單的音節(jié)準確的搜索到相關(guān)的音樂。并且可以通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮，讓這個系統(tǒng)依然維持在小體積之上，使得整個軟件不會過于龐大。
最后，紀榮嶸教授為現(xiàn)場觀眾展示了他們團隊在該領(lǐng)域的相關(guān)工作進展以及對未來工作的展望。
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