讲座人：李义 博士生

题目：基于深度学习的单应性估计方法研究

时间：2021年10月8日 16：00-17:00

地点：信息楼1511

讲座内容：

平面目标跟踪在增强现实和伺服控制机器人中具有广泛的应用。作为视觉目标跟踪的一个子领域，平面目标跟踪对于跟踪结果的精确度有更高的要求，即平面目标跟踪需要计算目标区域的四个角点在不同视频帧之间的位置变化，而不仅仅是左上和右下角点的位置变化。根据计算几何学理论，我们可以使用一个单应性矩阵来刻画这四个角点的位置变化。因此，平面目标跟踪的关键问题在于如何精确地估算这个单应性变换矩阵的参数。近年来，随着深度学习在各种视觉任务中取得突破性进展，研究者也开始尝试使用深度学习解决单应性估计的问题。然而，当前大部分方法仅仅是使用经典的网络结构来做暴力拟合，试图直接学习图像特征和单应性矩阵之间的映射关系。这些方法普遍存在训练误差高，泛化能力差的问题。这次报告将探讨如何设计一个合理的网络结构来实现单应性估计的问题。

讲座人简介：

李义 博士生，2015年于哈尔滨工业大学（深圳）获得硕士学位。主要研究方向为平面目标跟踪算法。