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模式识别系列讲座预告:图割,凸松弛和连续最大流问题
  文章来源:自动化研究所 发布时间:2014-04-24 【字号: 小  中  大   

     (SPEAKER)台雪成 教授 (挪威卑尔根大学) 

       (TIME)2014430(周三), 下午2 

       (VENUE):澳门赌场自动化研究所智能化大厦三层第一会议室  

  报告摘要(ABSTRACT): 

  图割、凸松弛和最大流优化方法通常具有两大优点:1)采用了不同的快速数值算法;2)对一些非凸优化问题,可以保证得到全局最优解。本报告基于EgilBae, Yuri Boykov, Jing Yuan, Jun Liu等人的研发成果,从离散和连续的角度分别阐述图割,凸松弛和一些最新发展的连续最大流优化方法间的相互关系,并以图像复原和分割等应用为例来揭示这些方法之间的联系,分别讲述ROF模型的扩展应用,Chan-Vese模型的全局优化方法以及多阶段标记问题的各种全局优化方法等。 

  报告人简介(BIOGRAPHY): 

  台雪成教授现任挪威卑尔根大学数学系教授,同时任职于奥斯陆大学应用数学中心和卑尔根综合石油研究中心。因其在科学计算方面的突出成就,曾获得第八届冯康奖。台教授担任数个国际SCI国际学术期刊的编委,他的研究兴趣包括数值偏微分方程、优化技术、逆问题和图像处理等。他在相关研究领域中做出了杰出贡献,在国际高水平期刊和会议上发表了超过100篇的学术论文。 

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