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University of Sussex蔡晓东博士27号学术讲座"视频技术在多媒体通信中的应用"


University of Sussex蔡晓东博士27号学术讲座"视频技术在多媒体通信中的应用"



  讲座题目:"视频技术在多媒体通信中的应用"
  主讲人:蔡晓东
  时间:11月27号(周二)上午10:20
  地点:E电2
  蔡博士个人概况:
  蔡晓东博士目前在英国sussex 大学通信技术研究中心从事博士后研究工作, 他的研究领域主要涉及:
图像处理(image processing)
视频压缩(video compression)
视频对象分割(video object segmentation)
视频运动对象的识别(video moving object recognition)
运动分析和跟踪(motion analysis and tracking)
基于对象的视频压缩(object-based video coding)
图像质量控制 (object-based video coding quality control)
实时流媒体传输(real-time video streaming)


  学习和工作简历:
1994年以优秀成绩毕业于上海交通大学。 随后进入广西信息技术企业从事医疗图像系统的技术研究和设备开发工作。

1998年进入当时中国最大的中外合资医疗设备制造企业深圳安科企业,并参与医疗图像网络通信系统(PACS)的研发和市场推广工作。

次年进入大规模安全监系统控集成企业深圳博康通信有限企业,独立设计了深圳交警光缆通信和监控视频传输系统,苏州交警城市视频监控系统,并参与了昆明世界博览会控制中心视频监控系统,首都机场监控系统等大型视频通信工程的设计。在工业界积累了丰富的视频,图像和网络通信系统的实践经验。

2000年4月开始留学英国,并进入由英国Sussex 和Brighton两所大学联办的电子工程硕士课程学习。在2001年9月,作为总成绩第一名的员工被Sussex大学和Brighton大学联合授予优秀硕士学位。

2003年被授予全额奖学金进入Sussex大学通信研究中心从事博士研究工作。2007年取得博士学位。博士论文《Object-based video : video segmentation framework and coding quality control》.


  博士研究工作主要设计了三个领域:


(1) 静态背景和动态背景下活动视频对象的分割;

目前在视频对象分割技术方面处在该领域的国际领先水平。 分别提出和实现了在静态背景下和运动背景下的视频多对象分割的集成算法。

其中,在静态背景下视频对象分割的集成算法中,提出了一个全新的基于运动光流和象素数据静态分析的方法进行快速和准确的背景模型初始化;提出了基于混合高斯背景模型的改进算法实现对move-then-stop 视频对象的检测;提出了全新的基于动态门槛的灰度物体形状提取算法等。

在动态背景下视频对象分割的集成算法中,也提出了全新的实现算法,包括:一个全新的基于可靠特征点光流的场景运动识别和归类算法;一个全新的基于平均值移动和快速灰度形状提取的图像色彩区间分割算法;一个全新的基于索引图和双特征(平均值和面积)匹配的任意形状运动区跟踪算法。

以上算法基本上都是全新的思想设计和实现,在相关领域具有相当的领先水平。部分成果已经通过学术会议发表,部分已经向IEEE刊物递交,也有部分正在申请相应的发明专利。

(2) 基于视频对象的编码和基于视频对象优先级的自动视频编码质量控制;

在这个项目中,两个方面的技术处在本领域的领先水平。

提出并实现了一个全新的基于视频对象的用户视觉注意力模型(UVAM)。该模型为基于对象的视频编码提供了一个灵活的视频质量控制机制,它使得用户可以自动地获得同一画面下,重要程度不同的对象的不同视觉优先级别。这种视频对象优先级别的自动计算和实现,将可以为有限带宽下的视频通信应用提供强大和灵活的基于视频对象的质量控制机制。

与此同时,提出并实现了全新的在基于对象的视频编码中(object-based video coding),结合UVAM的单对象优先和多对象优先的动态位率分配算法。该算法可以跟踪UVAM计算的视频对象优先级系数来自动确定有限带宽的优化分配,以保证有限带宽情况下,被跟踪的单个对象,或者被监控的多个对象获得低的图像质量要求。

被项目已经通过博士论文提交,并提交IEEE相关期刊(见后)。

(3) 无线网络的实时视频流传输系统。
这个项目目前已经实现了无线局域网的实时视频流传输的算法设计和演示系统开发。该系统专注于基于视频对象的流媒体传输,特别是开发新的传输层通信协议,实现在无线环境下,视频流根据视频对象优先级的不同,根据网络情况进行自适应的优先传输机制。
该项目的部分成果已经发表在相应的学术会议上。

  目前正在进行的科研项目:

1 视频场景、事件的分析和搜索

2 Face detection, tracking, recognition and retrieval (人脸的检测,跟踪,识别和搜索)

3 Content-Aware QoS Control for Video Streaming over wireless Networks (无线网中基于内容的视频流传输服务质量控制)

4 Object-based video search engine based on segmentation techniques (基于视频切割的视频对象搜索技术)

5基于多维协同智能视频信号分析的城市监控目标电子轨迹系统



  附部分科研论文:

1 X. Cai, F.H. Ali, and E. Stipidis. A Robust and Fast Change Detector for an Integrated Video Segmentation Framework. In Proceedings of the 4th European Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Service, pp182-187, London, UK, March 2003.

2 X. Cai, F.H. Ali, and E. Stipidis. MPEG-4 Over Local Area Mobile Surveillance System. In Proceedings of Intelligent Distributed Surveillance Systems. IEE workshop, Savoy Place, London. February, 2003.

3 X. Cai, F.H. Ali, and E. Stipidis. An Integrated Framework for Robust and Fast Automatic Video Segmentation. In Proceedings of London Communications Symposium. pp 345-348, August 2002.

4 X. Cai, Object-based Video: Integrated Segmentation Framework and Coding Quality Control. PhD thesis. University of Sussex, UK. April 2007.

5 X. Cai, F.H. Ali, and E. Stipidis. Fast and Robust Background Reconstruction Using Optical Flow and Scene Analysis. Submitted to 2008 IEEE International Conference on Communications (ICC 2008)

6 X. Cai, F.H. Ali, and E. Stipidis. Automatic Video Object Segmentation by Motion Classification and Arbitrary shaped Region Tracking. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. Ready to be submitted, June 2007.

7 X. Cai, F.H. Ali, and E. Stipidis. Priority-based Dynamic Video Object Quality Control. Submitted to Image and Vision Computing,ELSEVIER, September 2007.


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