报告人：王栋，副教授、博导、优青，大连理工大学

时    间：2020年10月19日下午2:00

地    点：江宁校区勤学楼4202

摘  要：

      近年来在线视觉跟踪研究已取得突破性进展，跟踪精度和速度在OTB和VOT等短时跟踪数据库上均取得了非常出色的表现。然而，针对长时视觉跟踪问题的研究及相关Benchmark的建立刚刚起步。长时视觉跟踪不仅包含传统跟踪问题中的难点而且存在目标频繁消失并重新出现这一新的挑战。因此，要求跟踪算法同时具备短时精准快速跟踪和长时全图重找回的能力，以及判断目标是否被跟踪或已丢失的能力。本报告以团队在VOT2018，VOT2019长时比赛冠军算法和团队ICCV2019，CVPR2020最新工作为基础，介绍长时跟踪前沿进展以及深度学习算法在长时目标跟踪问题上的进展。

报告人简介：
     王栋，大连理工大学, 信息与通信工程学院, 副教授、博导。获得国家自然科学基金委“优秀青年科学基金”,  入选CCF青年人才发展计划、ACM新星(大连)、大连理工大学“星海优青”“星海骨干”。研究方向为计算机视觉和模式识别,  主要从事目标跟踪与识别方面研究。迄今在本领域顶级会议(CVPR/ICCV等)及期刊(TPAMI/TIP等)发表论文30余篇, Google  Scholar引用4000余次。相关成果获得国际视觉目标跟踪竞赛VOT冠军(5次), CCF自然科学二等奖(排名第1), 教育部自然科学二等奖(排名第2), CVPR2020最佳论文提名(通讯作者), IEEE大数据专委会杰出青年研究奖等多项学术奖励。担任IEICE  T INF SYST, Pattern Recognition等多个SCI期刊编委或客座编委。