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知能ビデオ監視を現実的になるように、人物照合モデルをより効果的に、よりスケーラブルに、より迅速に、より堅牢にするソリューションを検討した。実効性を高めるために、辞書学習、メトリック学習、局部性、およびエンドツーエンドの深層学習を探求した。効率とスケーラビリティのために、大量のクラスを扱うときでも、分類を高速に検索できる階層型クラス間構造学習モデルを提案した。堅牢性のために、1つの転移学習モデルと2つの能動学習モデルを設計し、最小限の監督でデータセット間のモデル転送とトレーニングを可能にした。10件の論文が発表され、提案されたすべてのモデルが広範な実験と比較によって評価されている。
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