Research Class: Predstavljanje projekta HRZZ “Pristup utemeljen na znanju za analizu mnoštva ljudi u nadzornim sustavima – KACAVIS”

Datum održavanja: srijeda, 10.4.2019. u 14:00 sati, prostorija O-403 (Vijećnica Odjela za informatiku)
Predavač: Prof. dr. sc. Slobodan Ribarić
Naziv predavanja: Pristup utemeljen na znanju za analizu mnoštva ljudi u nadzornim sustavima – KACAVIS


Sažetak:
 

Jedno od trenutno najaktivnijih istraživačkih područja računalnog vida je analiza scena s mnoštvom ljudi (engl. crowd). Mnoštvo se može definirati kao grupa ljudi ili velika skupina pojedinaca okupljenih u istom fizičkom okruženju. Modeliranje mnoštva, analiza scena s mnoštvom i raspoznavanje ponašanja su najzahtjevnije teme računalnog vida i umjetne inteligencije. Znanstveni cilj predloženog istraživanja je razvoj eksperimentalnog inteligentnog sustava utemeljenog na znanju za analizu mnoštva i raspoznavanje ponašanja na temelju vizualnih informacija dobivenih video nadzornim sustavom. Predložen je novi pristup utemeljen na znanju za modeliranje scena s mnoštvom, koji predstavlja spoj metoda utemeljenih na agentima i entitetima, i zdravorazumskog ljudskog znanja. Ideja je pretvoriti ljudsko (ili ekspertno) znanje o ponašanju mnoštva, utemeljeno na vizualnim informacijama, i dodati ga drugim modelima temeljenim na informacijama dobivenim metodama računalnog vida, u bazu znanja koju podržava stroj za zaključivanje. Glavni ciljevi istraživanja su:

i) Kritički pregled i analiza ranijih pristupa na području modeliranja i analize mnoštva u sustavima video nadzora;
ii) Novi model mnoštva koji se temelji na fuziji agenata i entiteta;
iii) Razvijati metode izlučivanja značajki iz videa prilagođene za makroskopsku i mikroskopsku analizu scena s mnoštvom;
iv) Pristup modeliranja mnoštva utemeljen na zdravorazumskom znanju;
v) Nova arhitektura za hibridno predstavljanje znanja koja kombinira zdravorazumsko ljudsko znanje i koncepte dubokog učenja;
vi) Razviti shemu hibridnog predstavljanja znanja te njezinu integraciju s dubokim neuronskim mrežama;
vii) Klasifikacija ponašanja mnoštva ljudi;
viii) Dizajn dubokog modela učenja za analizu scena s mnoštvom;
ix) Razvoj eksperimentalnog sustava i njegovo ispitivanje i evaluacija.
Važniji ciljevi projekta su diseminacija rezultata istraživanja (tj. objave u časopisima i zbornicima konferencija) i razvoj karijera mladih istraživača.


 

Životopis glavnog istraživača:


Dr. sc. Slobodan Ribarić, dipl. ing, redoviti je profesor Fakulteta elektrotehnike i računarstva (FER) Sveučilišta u Zagrebu. Voditelj je Laboratorija za raspoznavanje uzoraka i biometrijske sigurnosne sustave (RUBOISS) S. Ribarić je diplomirao 1974, magistrirao 1976. a doktorirao 1982. godine na Fakulteti za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani. Autor je više od 160 znanstvenih i stručnih članaka i referata (https://bib.irb.hr/lista-radova?autor=112300). Neke od članaka je objavio u vodećim svjetskim časopisima kao što su IEEE Transactions on Ind. Electronics, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Microprocessing and Microprogramming, Pattern Recognition, Int. Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence i IEEE Proceedings Vision, Image & Signal Processing. Prof. dr. sc. Ribarić je autor šest knjiga: Arhitektura mikroprocesora (1986, 4 izdanja), Arhitektura računala pete generacije (1986.), Naprednije arhitekture mikroprocesora (1990, 2 izdanja) i Arhitektura računala RISC i CISC (1996.), Građa računala, Arhitektura i organizacija računarskih sustava (2011.), Zbirka riješenih zadataka iz Građe računala, Arhitekture i organizacije računarskih sustava (2017).Za knjigu  Arhitektura računala RISC i CISC  S. Ribarić je dobio nagradu J. J. Strossmayer koja se dodjeljuje za najbolju znanstvenu knjigu godine. Prof. dr. sc. Ribarić je i suautor knjige Uvod u raspoznavanje uzoraka (1988.). Održao je niz pozvanih predavanja na fakultetima i institutima u Kini, Njemačkoj, Italiji, Indiji, Danskoj, Norveškoj i Sloveniji. Znanstveno i stručno zanimanje prof. dr. sc. S. Ribarića su arhitektura procesora, biometrijski sigurnosni sustavi, računalski i robotski vid te raspoznavanje uzoraka. U razdoblju od 2013-2017., S. Ribarić bio je voditelj četverogodišnjeg projekta EU COST Action 1206 (De-identification for Privacy Protection in Multimedia Content) koji je uključivao, pored 28 EU zemlja, SAD, Kinu i Argentinu. Trenutno je voditelj projekta Hrvatske zaklade za znanost „Pristup utemeljen na znanju za analizu mnoštva ljudi u nadzornim sustavima”. S. Ribarić član je IEEE (senior member) i MIPRO strukovnih udruga.