日本室兰工业大学董勉雄博士来院做行为识别的最新趋势学术报告

3月13日，应73882必赢欢迎光临网址曾德泽副教授的邀请，日本室兰工业大学信息与电子工程系董勉雄博士来我院访问，并做了题为“Recent Trends in Activity Recognition”的学术报告。董勉雄博士目前是日本室兰理工学院信息与电子工程系的副教授。他曾是日本会津大学计算机科学与工程学院的JSPS研究员，并于2010年4月至2011年8月在加拿大滑铁卢大学担任BBCR小组的访问学者，并受到JSPS优秀青年研究员海外访问计划的支持。董博士于2011年被NECC&C基金会选为外籍研究员（日本全国共3人）。他的研究方向包括无线网络，云计算和信息物理系统等。他分别在IEEE HPCC 2008，IEEE ICESS 2008，ICA3PP 2014，GPC 2015，IEEE DASC 2015，IEEE VTC 2016-Fall，FCST 2017和2017 IET Communications Premium Award中获得最佳论文奖。董博士还担任多项IEEE期刊的编辑以及IEEE通信学会亚洲/太平洋地区会议和大会委员会副主席，IEEE ICC 2019领导研讨会主席，IEEE GLOBECOM 2019学生旅行资助主席和IEEE GLOBECOM 2016，2017研讨会主席。报告在曾德泽老师的介绍下隆重开始。

本次演讲主要介绍将深度学习与人体行为识别相结合的两项新尝试：（1）Wi-Fi信道状态信息（CSI）提供用于识别和分析人体行为的足够信息。传统的基于Wi-Fi CSI的人体行为识别方法采集的是单个AP的Wi-Fi信道信息，这种方法不适用于高密度Wi-Fi环境。董教授引入深度学习模型来处理来自多个AP的复杂和大量的CSI信息。大量的实验结果证明提出的方案的性能是优于其他解决方案的。（2）不同人进行相同行为的姿势可能并不完全相同，这种现象使得很难探索基于姿势的人体行为识别模型。为了更好地解决个体多样性问题，我们提出了一个基于骨架点的概念，称为活动贡献度（ACD），它表示骨骼点的信息贡献水平。由于骨骼点的ACD变化比姿势更稳定，我们可以得到更强大的人体行为描述。实验结果表明，其模型可以实现更高的识别精度。

董博士演讲结束后引发了现场老师和同学们极大地兴趣和讨论。现场与会同学纷纷就自己感兴趣的内容提出自己的观点和问题，董教授对此也进行了针对性的回答和讲解。本次报告会在同学们的热烈掌声中结束。