个人简介
姚鸿勋，教授，计算机视觉智能研究组负责人，黑龙江省特殊津贴专家，教育部新世纪优秀人才，校优秀博士生导师，中国图象图形学学会优秀博士论文指导教师，人工智能专业负责人。先后主持国家自然科学基金重点、国家自然基金、国际合作等二十余项，在领域顶级会议CVPR、ICCV、MM和顶级期刊IEEE TPAMI、IEEE TIP等上发表论文60余篇，有多篇是高被引文章，并被列入全球人工智能领域顶尖2000人物榜单。
代表项目
1. 群体行为意图分析
国家自然基金重点项目，针对多源群体视频、无线信号，对群体目标行为进行特征提取与识别，预测和挖掘群体行为意图。包括群体目标检测、群体行为分析等。如图1所示为群体目标在视频中的检测和定位结果。图2为高密度人群的密度估计热力图，第二行的曲线表示各帧中所包含的群体目标个数。如图3第一行表示RGB视频数据和深度视频数据，右下角表示群体行为意图的置信度计算，而图4则用不同颜色区分挖掘到的群组。
△ 群体目标检测 △ 群体目标密度变化计算
△ 群体行为意图分析 △ 群组分析
2. 图像视频检索系统
973、863子课题、自然科学基金等，解决关注区域模型、语义特征提取、词汇树偏赘分布，以及新数据集的迁移学习等问题，完成了金融数据库、信息移动平台等的应用系统。此外，利用深度显著哈希额网络，完成海量目标的快速定位及检索任务。还完成了基于草图的物体检索，和利用三维物体模型的立体检索应用。
△ 视频中的动作抽取与索引流程 △ 新闻视频自动分割
△ 增量索引模型
△ 深度显著哈希网络
3. 3D模型重建与数据生成
自然科学基金等，可以从任意长度的输入图（单视或多视图）重建物体的三维模型，克服三维重建方法对特征严重依赖性，也解决弱纹理或视图差异大情形下的特征匹配问题。以及基于姿态迁移的真实三维感的动作视频生成。通过将原有的图像中人的姿态迁移成为目标姿态，生成新的目标姿态序列，如图10中所示。还可以根据特定情感，按如图11所示结构.生成带情感的动作视频。
△ Pix2Vox: 基于上下文感知的3D重建网络
△ 基于人体姿态迁移的动作视频生成
△ 基于情感表达的动作视频生成原理图