Vabljena predavanja

prof. dr. Peter Peer
UL FRI, Ljubljana

SLIKOVNA BIOMETRIJA NA POHODU

Povzetek

V zadnjih petih letih se je v Laboratoriju za računalniški vid na FRI UL oblikovala močna skupina, ki dela na področju biometrije. Prvi ključni koraki so bili narejeni v okviru kompetenčnih centrov, kjer smo v oblaku naredili fuzijo dveh modalnosti, obrazov in prstih odtisov. Vzporedno s tem se je odvijalo takrat tudi delo na razpoznavanju ljudi iz načina gibanja. Nato pa je delo na področju biometrije dobilo še dodaten zagon, posvetili smo se povsem novi modalnosti uhljev, začeli delati na izzivu fotorealistične deidentifikacije, dodali beločnico, šarenico ter obočesno regijo kot naslednje tri sveže modalnosti. Na drugi stopnji študija smo uvedli tudi nov izbirni predmet Slikovna biometrija. Ta ima letos kar 80 slušateljev. Število članov skupine trenutno raste iz leta v leto, temu primerno tudi publikacije na ključnih konferencah ter v revijah, nenazadnje pa se vpliv skupine pozna tudi pri organizaciji tekmovanj na teh ključnih konferencah ter tudi zmagah na sorodnih tekmovanjih. Predavanje bo osvetlilo prehojeno pot skozi ključne raziskovalne vsebine.

Kratka biografija

Prof. dr. Peter Peer, univ. dipl. inž. rač. in inf., je diplomiral leta 1998, magistriral leta 2001 in doktoriral leta 2003, vse na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. V naziv docent za področje Računalništvo in informatika je bil habilitiran leta 2006, po zaključku podoktorskega projekta, v naziv izredni profesor leta 2014, v naziv redni profesor pa leta 2019. Leta 2004 je preživel eno leto na inštitutu CEIT in njihovem odcepljenem podjetju Asiris v San Sebastianu v Španiji. Zaposlen je na matični fakulteti, kjer ima trenutno funkcijo prodekana za gospodarske zadeve, je član upravnega odbora, koordinator dvojnega študijskega programa z univerzo KNU iz Daeguja v Južni Koreji ter predstojnik Laboratorija za računalniški vid. Na fakulteti poučuje predmete s področja operacijskih sistemov, tehnologije iger, navidezne resničnosti in slikovne biometrije. Raziskovalno se ukvarja z računalniškim vidom kot področjem umetne inteligence, danes predvsem s poudarkom na biometriji z globokim učenjem.

Dejan Štepec
XLAB, Ljubljana

RAZVOJ METOD GLOBOKEGA UČENJA NA DOMENSKIH PODROČJIH Z OMEJENO KOLIČINO EKSPERTNO OZNAČENIH PODATKOV

Povzetek

Napredek v globokem učenju je v zadnjih letih odprl veliko novih področij uporabe in obenem korenito izboljšal rezultate na obstoječih in tudi novih problemih s področja računalniškega vida. K uspehu metod globokega učenja je pripomoglo več dejavnikov – napredek v sami teoriji nevronskih mrež (npr. aktivacijske funkcije, novi postopki inicializacije in regularizacije parametrov, novi gradniki), kot tudi dostopnost velike množice označenih podatkov. Veliki količini dostopnih označenih podatkov navkljub, pa to ne velja za vse domene - v mnogo domenah ekspertno označenih podatkov ni enostavno pridobiti, kar onemogoča učinkovito rabo metod globokega učenja. Predavanje se osredotoča na rabo metod globokega učenja ob prisotnosti malo ali nič ekspertno označenih podatkov. V sklopu predavanja bomo predstavili različna domenska področja (slikovna biometrija, obdelava satelitskih posnetkov, obdelava medicinskih slik) in različne pristope, ki omogočajo tovrstno aplikacijo globokega učenja.

Kratka biografija

Dejan Štepec znanstveno in strokovno deluje na področjih računalniškega vida in strojnega učenja. Kot strokovnjak za strojno učenje je od leta 2016 zaposlen v podjetju XLAB, kjer sodeluje na različnih industrijskih in mednarodnih raziskovalnih projektih. Leta 2017 je magistriral na Fakulteti za računalništvo in informatiko, kjer tudi nadaljuje svoje izobraževanje na doktorskem študiju. Objavil je več znanstvenih publikacij s širšega področja računalniškega vida in bil gostujoči raziskovalec na različnih univerzah po svetu.