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“《SFFAI 68期-行为识别专题》来自上海交通大学的李昱希同学推荐的文章主要关注于行为识别领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”
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3篇领域经典
推荐理由：第一篇关于时空行为检测的论文，其中明确地给出了问题的定义，相关数据集以及一个通用的基于R-CNN的检测框架。
—— 李昱希
推荐理由：本文首次提出了使用短时时序信息来帮助检测过程中的行为识别，将二维检测中的anchor概念扩展到了三维视频片段中。
—— 李昱希
推荐理由：本文提出了一种在线进行时空行为检测的方法，实现了运行效率和检测效果直接的平衡。
—— 李昱希
3篇领域前沿
推荐理由：区别于以往双流后融合的方法，本文提出了一种特征前融合的方法，实现检测框架中双流特征的整合。
—— 李昱希
推荐理由：提出了一种基于状态转换的方法进行时域定位连接的方法，同时结合CNN与Bi-LSTM进行特征提取达到更好的识别效果。
—— 李昱希
推荐理由：将行为类别分为不同的子类，同时引入时域建模的方法增强识别准确率。
—— 李昱希
参会须知
会议主题
行为识别专题
会议简介
行为识别是指在视频序列中检测出行为的时空位置并预测其类别。该技术在异常检测、人机交互、视频检索以及不良视频过滤等领域都有着广泛的应用前景，因此越来越受到学术界和工业界的广泛关注。本期我们邀请到来自上海交通大学的李昱希同学，分享他利用视频的时域相关性进行行为识别的一个检测框架。
会议时间
2020年6月14日（周四）
20:00 -- 21:00
报名方式
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SFFAI的介绍
现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了人工智能前沿学生论坛SFFAI，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展，进行学术传播，同时为讲者塑造个人影响力。
SFFAI还在构建人工智能领域的知识森林—AI Knowledge Forest。通过汇总各位参与者贡献的领域知识，沉淀人工智能前沿精华，使AI Knowledge Tree枝繁叶茂，为人工智能社区做出贡献。SFFAI自2018年9月16日举办第一期，每周一期学术分享交流，截止目前已举办67期学术交流活动，共有100+位讲者分享了他们的真知灼见，来自100多家单位的同学参与了现场交流，通过线上推文、网络直播等形式，50000+人次参与了人工智能前沿学生论坛。SFFAI自发起以来，迅速成长壮大，已经成为人工智能学生交流的第一品牌，有志同道合的论坛核心志愿者团队、乐于学术分享的讲者伙伴，还有许多认可活动价值、多次报名参加现场交流的观众，大家通过参与人工智能前沿学生论坛，收获了宝贵的知识和友谊，SFFAI致力于帮助大家解决在学术中遇到的相关问题，拓展学术人脉，为大家营造专业、开放的学术交流环境！
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