2022年度中国电子学会优秀博士/硕士学位论文评选揭晓，交大电院2篇论文入选

内容简介：本文根据不同视频场景下行为运动幅度的显著程度，将行为分为运动幅度明显的显著性运动行为和运动幅度微小的原子级运动行为，并分别针对两种行为在视频信号中表现出的特定时空相关性，设计相应的检测框架，提出了具有针对性和创新性的目标行为检测算法。针对显著性运动行为，考虑到行为主体在视频信号中的时空连续性和自相关特性，提出了通过自适应插值进行快速行为轨迹近似的方法，在此基础上，进一步改良轨迹逼近方法以及插值样点选择，通过基于学习的参数建模以及自适应样点选择，提升目标行为轨迹在时空坐标下的检测精度；针对动态视觉特征更加微弱且更加依赖于时空交互关系的原子级运动行为，尝试利用长时信息和短时信息结合的方法，提出了一种长短时上下文推理算法，通过目标行为在视频中的长短时上下文条件独立的假设，分别利用目标在短期和长期的时空相关性进行行为预测，并通过后融合的方法得到最终的目标行为检测结果，从而实现更加精确的原子级行为识别。