彩色图像识别的新模型与快速算法
2025年4月2日··
1 分钟阅读时长
管理员
摘要
作为图像处理领域的热点问题，图像识别至今仍面临高维图像数据的低秩特征提取难题。本报告将介绍几种最新的图像识别模型，包括2DQPCA、Bi2DQPCA、RBi2DPCA等，并且给出基于矩阵特征分解的求解方法。针对矩阵特征分解的计算难题，我们利用协方差矩阵的代数对称性，提出一种快速的保结构算法。数值实验表明新模型和新算法具有较高的识别率和运算效率，并且能够给出具有较高质量的低秩逼近图像。
日期
2025年4月2日 09:30 — 11:30
事件
位置
D2-220
松岭路99号，青岛科技大学, 青岛, 山东 266100
报告人简介：
贾志刚，江苏师范大学数学与统计学院、数学研究院，教授、博导。2009年毕业于华东师范大学数学系，获理学博士学位；2023年入选江苏高校“青蓝工程”中青年学术带头人；2024年起担任学术期刊Numerical Algorithms的编委。主要研究方向为数值代数与图像处理，至今已在IEEE Trans. Image Process.，SIAM J. Matrix Anal. Appl., SIAM J. Sci. Comput., SIAM J. Imaging Sci. 等期刊上发表学术论文40余篇，其中1 篇入选“ESI高被引”论文；在科学出版社（北京）出版英文专著1部（独立作者）；主持国家自然科学基金项目3项、省高校自然科学研究重大项目1项，参加国家自然科学基金重大项目和国家重点研发计划课题各1项；先后以第一完成人身份荣获第十届淮海科学技术奖（科技创新奖）一等奖和江苏省高等学校科学技术研究成果奖（自然科学奖）三等奖。曾到英国曼彻斯特大学、香港浸会大学、澳门大学等高校数学系进行学术访问。
Authors
青岛科技大学
人工智能海洋技术场景化应用山东省工程研究中心以海洋科学理论和人工智能技术为基础，围绕国家、省市海洋发展战略和市场急需、行业关键的共性技术及“卡脖子”问题，遵循“基础理论研究->关键技术突破->智能算法设计->服务平台构建->典型场景应用”的研发路线，开展海洋人工智能与大数据挖掘技术的科学研究与示范应用。