【未来黑科技】深度玩转行人重识别与跨境追踪

场景理解是计算机视觉的未来！而作为场景理解的一小步，ReID（行人重识别）正在成为继人脸识别之后、人工智能的下一个风口！行人重识别与跨境追踪已经成为公认的未来黑科技！一方面，商汤科技、云从科技、阿里技术、旷视科技、facebook、千世通等国内外人工智能巨头企业均已投入亿万级的巨额经费，用于突破ReID技术，并一次次刷新该技术在公开数据集上识别精度的世界纪录，另一方面，目前跨境追踪技术仍然无法实现全面的工程应用，最根本的还是数据集本身存在明显的缺陷。数据集制作成本及技术实用价值之间根本矛盾的存在，使得这一未来黑科技仍然存在重大机遇和挑战！

本课程立足这一未来黑科技，在《人脸识别精准安防讲习班》、《精准安防场景理解及语义分割》、《宽度学习实战及算法解析》、《跨境追踪关键技术导引》等课程基础上，进一步迭代、凝练和升华，并推出精准安防框架下的跨境追踪技术！

课程大纲：

针对跨境追踪技术存在的机遇和挑战，课程规划主要覆盖了前后景分离及数据集制作、目标特征提取及数学表达、特征训练学习及网络构建、特征选择匹配及目标识别、视觉注意架构及跨境追踪等五个模块，作为高端课程，内容安排上也不同于传统的在线课程，本课程将分为算法原理讲解和工程技术实战两个部分，侧重于消化前期课程中与行人重识别、跨境追踪相关联的技术问题并进一步凝练升华，确保新老学员均收获满满！课程通俗易懂，分级探索工程应用，鼓励和组织学员尝试产品设计，并可为优秀学员提供实习和创业机会。

Step 1. 前后景分离及数据集制作 

第一课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解前后景分离及数据集制作的基本原理；

第二课，工程实战：算法实现过程中的遗留问题处理和解决，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 2. 目标特征提取及数学表达

第三课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解目标特征提取及数学表达的基本原理；

第四课，工程实战：算法实现过程中的遗留问题处理和解决，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 3. 特征训练学习及网络构建

第五课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解特征训练学习及网络构建的基本原理；

第六课，工程实战：算法实现过程中的遗留问题处理和解决，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 4. 特征选择匹配及目标识别

第七课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解特征选择匹配及目标识别的基本原理；

第八课，工程实战：算法实现过程中的遗留问题处理和解决，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 5. 视觉注意架构及跨境追踪

第九课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解视觉注意架构及跨境追踪的算法原理；

第十课，工程实战：算法实现过程中的遗留问题处理和解决，代码讲解与工程技术实战演示！

授课时间：

课程将于2019年6月8日开课，预计课程持续时间为12周

课程基础：零基础

学习环境：

windows，Linux

课程软件：

MATLAB 2018b，Python版

收获预期：

深入理解，融会贯通跨境追踪的关键技术！

讲师介绍：

王文峰

美国第三脑研究院资深客座研究员、宁波工程学院电信学院特聘教授、哈工大机器人（合肥）国际创新研究院类脑智能研究中心主任，视频监控领域精准安防（Precision Security）概念提出者，国家自然科学基金（面上项目）评审专家，兼任电子工业出版社“机器视觉与类脑智能丛书”总编、长期从事数学跨学科应用研究，目前已涉及地理信息系统、人工智能、机器人、安防等多个领域，并应邀担任一系列SCI期刊（包括部分top期刊）审稿专家和部分权威期刊专题主编。

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