学术报告:Robust Image representation: from sparse representation to low-rank regression

审核发布:数学与信息学院 来源单位及审核人: 发布时间:2016-05-11浏览次数:231

  

  报告题目:Robust Image representation: from sparse representation to low-rank regression

  

  报告人:杨健教授 南京理工大学计算机学院教授,长江学者

  

  报告时间:2016年5月13日下午3:00   

  

  报告地点:数学与信息学院201

  

  欢迎全校广大师生参加

  

  

  讲座摘要:We first outline the existing regression methods for image representation and their applications to face recognition. Then, we present the concept of low-rankmatrix regression, which uses nuclear norm to characterize the representation error in a 2D matrix form. The ADMM algorithm and its fast version are developed for solving the matrix regression problem. We further analyze the optimality of using nuclear norm for error characterization. We also discuss some extensions of matrix regression model and their applications to face recognition.

  

  名师简介:杨健 长江学者,国家杰出青年基金获得者。2002年7月博士毕业于南京理工大学计算机学院模式识别专业。自2003年起,先后在西班牙萨拉戈萨大学、香港理工大学、美国新泽西理工学院、加州理工学院从事博士后访问研究。2007年9月起任南京理工大学计算机学院教授。长期从事模式识别理论与应用方面的研究,主持了国家自然科学基金重大研究计划项目,国家杰出青年科学基金项目、国家973课题等项目。在IEEE Transactions及Pattern Recognition等国际SCI源期刊上发表论文100余篇。SCI被引用4000余次,Google Scholar被引用8000余次。担任国际SCI源学术期刊的IEEE Trans. on NNLS和PR Letters的编委。

  曾获国家自然科学二等奖;江苏省科技进步一等奖;教育部科技进步奖(推广类) 二等奖;第十一届中国青年科技奖;国务院政府特殊津贴;入选国家百千万人才工程,被授予“有突出贡献中青年专家”称号。

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