<html><head><style type='text/css'>p { margin: 0; }</style></head><body><div style='font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000'>Colloquium Speaker<br>Kristen Grauman, University of Texas at Austin<br>Wednesday, December 3, 4:30pm<br>Computer Science 105<br><br>Searching and Browsing Visual Data<br><br>Widespread
 visual sensors and unprecedented connectivity have left us awash with 
visual data---from online photo collections, home videos, news footage, 
medical images, or surveillance feeds.&nbsp; How can we efficiently browse 
image and video collections based on semantically meaningful criteria?&nbsp; 
How can we bring order to the data, beyond manually defined keyword 
tags?&nbsp; I will present work exploring these questions in the context of 
interactive visual search and summarization. <br><br>

<p>In particular, I’ll first introduce attribute representations that 
connect visual properties to human describable terms.&nbsp; I’ll show how 
these attributes enable both fine-grained content-based retrieval as 
well as new forms of human supervision for recognition problems.&nbsp; Then, 
I’ll overview our recent work on video summarization, where the goal is 
to automatically transform a long video into a short one.&nbsp; Using videos 
captured with egocentric wearable cameras, we’ll see how hours of data 
can be distilled to a succinct visual storyboard that is understandable 
in just moments.&nbsp; Together, these ideas are promising steps towards 
widening the channel of communication between humans and computer vision
 algorithms, which is critical to facilitate efficient browsing of 
large-scale image and video collections.</p><p><br></p>

<p>This is work done with Adriana Kovashka, Yong Jae Lee, Devi Parikh, Lu Zheng, Bo Xiong, and Dinesh Jayaraman.</p>

<p>Kristen Grauman is an Associate Professor in the Department of 
Computer Science at the University of Texas at Austin.&nbsp; Her research in 
computer vision and machine learning focuses on visual search and object
 recognition.&nbsp; Before joining UT-Austin in 2007, she received her Ph.D. 
in the EECS department at MIT, in the Computer Science and Artificial 
Intelligence Laboratory.&nbsp; She is an Alfred P. Sloan Research Fellow and 
Microsoft Research New Faculty Fellow, a recipient of NSF CAREER and ONR
 Young Investigator awards, the Regents' Outstanding Teaching Award from
 the University of Texas System in 2012, the PAMI Young Researcher Award
 in 2013, the 2013 Computers and Thought Award from the International 
Joint Conference on Artificial Intelligence, and a Presidential Early 
Career Award for Scientists and Engineers (PECASE) in 2013.&nbsp; She and her
 collaborators were recognized with the CVPR Best Student Paper Award in
 2008 for their work on hashing algorithms for large-scale image 
retrieval, and the Marr Best Paper Prize at ICCV in 2011 for their work 
on modeling relative visual attributes.</p>
    

  


  

 
  
          <br><div><br><span name="x"></span><br></div><br></div></body></html>