温州大学计算机与人工智能学院张笑钦教授在人工智能顶级学术期刊

  张量(多维数组)是现实世界中多元关系和多方面特性的一种数据表示,是矩阵从二维向三维或更高维的拓展。在计算机视觉领域,把图像序列作为三维张量进行建模分析能够完全保留图像数据之间的结构信息,梦幻西游登高揽胜活动详解比传统的基于矩阵分析的方法效果更好。然而以往的张量分析模型基于最小平方误差,对噪声和外点较为敏感,即使只有一个样本被噪声严重污染或者是外点,所获得模型也将完全偏离真实子空间。该论文通过定义一组变换参数,使得张量特征经过变化后可分解为一个具有低秩结构的张量和一个稀疏噪声张量,并采用交替方向法对上述变换参数进行快速有效地求解,从而实现对目标图像的准确匹配和对齐。大量真实数据上的实验验证了该模型能够有效地处理稀疏噪声、稀疏和高斯混合噪声以及块状遮挡等。本文工作获得了国家自然科学基金项目和国家科技部项目的资助。

  IEEE T-PAMI,全称为IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,是人工智能、模式识别、图像处理、计算机视觉等多个领域的顶尖国际期刊,开奖结果。其2018年度影响因子为17.73,5年影响因子(5-year Impact factor)为16.887,属于中科院一区期刊,2018谷歌学术影响力排名的期刊(计算机视觉和模式识别领域)中位列第一,CCF人工智能领域A类推荐期刊中影响因子排名第一。

  张笑钦教授为温州大学计算机与人工智能学院院长,国家优秀青年基金获得者、德国洪堡学者,浙江省杰出青年基金获得者、万人计划领军人才。

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