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钱建军:基于图像分解的稳健矩阵回归表示

日期:2018-11-22      来源:信息工程学院 科技处    [字体: ]

题  目:基于图像分解的稳健矩阵回归表示 

报告人:钱建军副教授 博士

时  间:2018年11月27日16:30-17:30

地  点:兰州财经大学段家滩校区图书馆六楼小学术报告厅

内  容:

面向污染图像(包括遮挡、光照变化、噪声等)的分析和识别已成为视频监控、面部图像分析等社会公共安全领域亟需解决的瓶颈问题。针对污染图像的稳健表示问题,提出了基于核范数的矩阵回归模型,该模型利用核范数刻画残差图像的结构信息,在处理光照和遮挡等结构噪声时性能优越;在此基础了我们进一步进行推广,提出了稳健的矩阵回归模型;为了深入挖据图像内部蕴含的结构信息,提出了基于图像分解的矩阵回归模型,与以往的方法相比性能有了显著提升。

报告人简介:

钱建军,男,南京理工大学计算机科学与工程学院副教授,2014年在南京理工大学获模式识别与智能系统博士学位,同年留校任教。研究兴趣模式识别基础理论(包括稀疏表示、低秩理论、最优传输等)。相关研究成果发表在IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), IEEE Trans. on ImageProcessing (TIP), IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS),Pattern Recognition等国际权威刊物和知名国际会议30余篇;获得2017年江苏省科学技术一等奖(排名第4);2018年入选“香江学者计划”;指导的硕士研究生2017年荣获Udacity-DiDi无人驾驶全球挑战赛冠军,同年还荣获神州专车“无人驾驶深度学习挑战赛”冠军。此外,担任多个SCI学术期刊和会议的审稿人。

 

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