<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>
</head>
<body dir="ltr">
<div style="font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<span>Call for Papers and Participation:<br>
</span>
<div><br>
</div>
<div>About the 2nd International Workshop on Human Activity Detection in multi-camera, Continuous, long-duration Video (HADCV'20) under the IEEE Winter Conf. on Applications of Computer Vision (WACV), Aspen, Colorado, March 01 or 06, 2020<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>Workshop Website: https://actev.nist.gov/workshop/hadcv20<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>The 2nd International Workshop on Human Activity Detection in multi-camera, Continuous, long-duration Video (HADCV'20) is organized in conjunction with the WACV’20 conference (wacv20.wacv.net) and will focus on human activity detection in multi-camera
 video streams. Activity detection has been an active research area in computer vision. The ability to detect human activities is an important task in computer vision due to its potentially wide range of applications such as public safety and security, crime
 prevention, traffic monitoring and control, and many more. The ActEV (Activities in Extended Video)(https://actev.nist.gov/) series of challenges started in spring 2018 to support the development of technologies for multi-camera, automatic activity detection
 algorithms. In this workshop, the aims are to present the research findings of the current ActEV challenge (https://actev.nist.gov/sdl). The workshop will provide a platform for researchers to share research experiences and foster collaboration. In addition,
 we are inviting the research community to submit unpublished research papers which will be published in the IEEE Digital Library on the following topics:<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>-Activity detection in untrimmed video<br>
</div>
<div>-Activity detection, recognition, classification, and prediction</div>
<div>-Human activity monitoring in public spaces<br>
</div>
<div>-Person re-identification<br>
</div>
<div>-Human pose estimation and gesture recognition<br>
</div>
<div>-Human activity understanding<br>
</div>
<div>-Spatio-temporal activity/object localization<br>
</div>
<div>-Human behavior and activity analysis<br>
</div>
<div>-Anomaly detection in indoor/outdoor activities<br>
</div>
<div>-Human-human and Human-object interaction<br>
</div>
<div>-Indexing and retrieval of human activity in video datasets<br>
</div>
<div>-Multi-camera analysis<br>
</div>
<div>-Evaluation criteria and metrics for Activity detection<br>
</div>
<div>-Benchmarking datasets and annotations<br>
</div>
<div>-Machine learning/deep learning methods for activity detection<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>As organizers of the workshop, we are looking forward to contributions in these and related areas.<br>
</div>
<div>A. Godil, J. Fiscus, A. Hoogs, R. Meth<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>Important Dates:<br>
</div>
<div>December 15, 2019: Poster Paper/Abstract Submission Due (2/4 pages limit)<br>
</div>
<div>December 15, 2109: Paper Submission Due<br>
</div>
<div>January 10, 2020: Notification to Authors<br>
</div>
<div>January 15, 2020 : Camera Ready Papers Due<br>
</div>
<div>March 01 or 06, 2020: HADCV'20 Workshop Date<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>If you have any question about the HADCV'20 Workshop, please email to hadcv@nist.gov<br>
</div>
<div><br>
</div>
</div>
<div style="font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div id="Signature">
<div id="divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt; color:#000000; font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div class="BodyFragment"><font size="2">
<div class="PlainText"><span style="font-size:10pt; font-family:"Calibri Light","Helvetica Light",sans-serif">Afzal Godil</span><br>
<span style="font-size:10pt; font-family:"Lucida Handwriting","Apple Chancery",cursive"><span style="font-family:"Calibri Light","Helvetica Light",sans-serif"></span><span style="font-family:"Calibri Light","Helvetica Light",sans-serif">Information Technology
 Laboratory</span></span><br>
<span style="font-size:10pt; font-family:"Calibri Light","Helvetica Light",sans-serif">National Institute of Standards and Technology</span><br>
<span style="font-size:10pt; font-family:"Calibri Light","Helvetica Light",sans-serif">godil@nist.gov</span><br>
</div>
<div class="PlainText"><br>
</div>
</font></div>
</div>
</div>
</body>
</html>