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讲座报告

稀疏性、神经网络和成像应用的最新进展系列报告

来源:人工智能学院          点击:
报告人 Trac D. Tran 教授 时间 7月5日-9日 15:00
地点 腾讯会议直播 报告时间

讲座名称:稀疏性、神经网络和成像应用的最新进展系列报告

讲座人:Trac D. Tran 教授

讲座时间:7月5日-9日 15:00

讲座地点:腾讯会议直播(会议ID:894 8379 5242)


讲座人介绍:

Trac D. Tran分别于1993年和1994年获得剑桥麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology, Cambridge)的学士和硕士学位,并于1998年获得威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin, Madison)的博士学位,均为电气工程专业。1998年7月,Tran博士加入巴尔的摩约翰霍普金斯大学电子和计算机工程系,医学博士,目前担任教授。他的研究兴趣是数字信号处理领域,特别是稀疏表示,稀疏恢复,采样,多速率系统,滤波器组,变换,小波,以及它们在信号分析,压缩,处理和通信中的应用。他在整数系数变换和前/后过滤运算符方面的开创性研究已被采纳为Microsoft Windows Media Video 9和JPEG XR的关键组成部分——最新的国际静态图像压缩标准ISO/IEC 29199-2。他曾多次担任IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology的副编辑。他曾是IEEE信号处理理论与方法技术委员会(SPTM TC)和IEEE图像视频与多维信号处理(IVMSP)技术委员会的成员。Tran博士于2001年获得NSF职业生涯奖,2007年获得约翰霍普金斯大学的William H. Huggins杰出教学奖,2009年获得Capers和Marion McDonald杰出指导和咨询奖。Tran博士也是2012年IEEE Mikio Takagi最佳论文奖(Second)的共同获奖者2017年IMA杂志“信息与推理”奖,2018年IEEE GRSS最高影响论文奖。他是IEEE Fellow,在多速率和稀疏信号处理方面做出了贡献。

 

 

讲座内容:

This lecture series presents several recent advances in sparse coding, dictionary learning, their connections to deep neural networks, and their applications in image/video processing. The series covers five related topics:

1. Compressive hardware systems for high-dimensional data acquisition

2. Entropy minimization for sparse recovery, low-rank approximation and representative selection

3. Deep sparse coding networks versus CNN

4. Neural networks for beamforming in ultrasound and radar applications

5. EffiScene: efficient rigidity inference for unsupervised joint learning of optical flow, depth, camera pose and motion segmentation.


主办单位:人工智能学院

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