<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'><br><div>Colloquium Speaker<br>Martial Hebert, Carnegie Mellon University<br>Friday, October 9, 12:30pm<br>Computer Science 105<br><br><span name="x"></span><br></div><span style="color: rgb(97, 97, 97); font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 15px; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; line-height: 21.4286px; orphans: auto; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; display: inline !important; float: none; background-color: rgb(255, 255, 255);">The task of visual prediction is important for two main reasons: (a) For&nbsp;intelligent agents and systems, prediction is vital for decision making.&nbsp;For example, in order to perform assistive activities, robots must be&nbsp;able to predict the intentions of other agents in the scene. Even a task&nbsp;as simple as walking through a crowded hallway requires the prediction&nbsp;of human trajectories. (b) More importantly, prediction requires deep&nbsp;understanding of the visual world and complex interplay between&nbsp;different elements of the scene. Therefore, prediction can act as a way&nbsp;to define “what does it mean to understand an image,” and the task of&nbsp;visual prediction can act as an enabler for scene understanding.&nbsp;In this talk, I will go over several techniques for prediction developed&nbsp;over the past few years. These techniques operates at different levels&nbsp;of descriptions from high-level object motions, to mid-level patch&nbsp;motion and appearance changes, to low-level optical flow. They operate&nbsp;at different levels of supervision from strong the supervision requiring&nbsp;explicit object tracking to unsupervised learning for patch-based&nbsp;prediction. I will discuss the pros and cons of different levels, ideas&nbsp;for combining them and example applications in robotics and&nbsp;transportation applications.</span><br style="box-sizing: border-box; color: rgb(97, 97, 97); font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 15px; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; line-height: 21.4286px; orphans: auto; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255);"><br style="box-sizing: border-box; color: rgb(97, 97, 97); font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 15px; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; line-height: 21.4286px; orphans: auto; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="color: rgb(97, 97, 97); font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 15px; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; line-height: 21.4286px; orphans: auto; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; display: inline !important; float: none; background-color: rgb(255, 255, 255);">Martial Hebert is a Professor of Robotics Carnegie Mellon University and&nbsp;Director of the Robotics Institute, which he joined in 1984. His&nbsp;interest includes computer vision, especially recognition in images and&nbsp;video data, model building and object recognition from 3D data, and&nbsp;perception for mobile robots and for intelligent vehicles. His group has&nbsp;developed approaches for object recognition and scene analysis in&nbsp;images, 3D point clouds, and video sequences. In the area of machine&nbsp;perception for robotics, his group has developed techniques for people&nbsp;detection, tracking, and prediction, and for understanding the&nbsp;environment of ground vehicles from sensor data. He has served on the&nbsp;editorial boards the IEEE Transactions on Robotics and Automation, the&nbsp;IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, and the&nbsp;International Journal of Computer Vision (for which he currently serves&nbsp;as Editor-in-Chief).</span></div></body></html>