【学术】聊城大学范丽亚教授谈偏微分方程在特征抽取中的应用
 
发布时间:2017-12-04 浏览次数:
工学院 报道

11月28日下午3点半,在致明楼诚信厅,聊城大学范丽亚教授作了题为“基于PDEs的稀疏哈希编码”的学术报告。工学院院长杨国为全程主持,部分师生聆听了报告。

图像特征抽取是模式识别的重要研究话题,范丽亚在报告中介绍了一种基于偏微分方程组(PDEs)的图像特征提取方法。在介绍具体研究方法之前,范丽亚先介绍了三个实际案例。第一个案例是2017年华为公司提供的一道研究生试题,就是一个监控视频,通过这个监控视频让你提取前景,然后做匹配。一个监控视频可以构造一个数据集,前景后景可以视为两个视图。其实现在的iPhone已经具备了这个功能。第二个案例是大家经常看见的多媒体图像。也就是说当在一个图片里面想介绍一段内容的时候,可以用图像来解释,同时也可以用一些文字来解释。当识别这个图像时可以单用文字去识别也可以单用图像去识别。那怎样把他们结合到一起呢?作为图片来说它作为数据格式的时候,这个矩阵相对来说比较高,那么当你拉出向量的时候,就希望将它处理一下,这样存储空间可以降下来。第三个案例是关于医疗诊断。就医时要进行多项诊察,每一个检查指标都可以看做一个对象,最后把这个多视图的东西合到一起就是一个综合诊断。这是一个分类的问题。

范丽亚指出,对于这些实际问题,基于偏微分方程组的图像特征提取使所学习的特征不仅能够保留图像的判别信息, 而且对图像的平移和旋转保持不变, 此外对图像的光照变化还具有较好的鲁棒性。

报告结束后,范丽亚就师生提出的各种问题一一给予解答。尤其指出,基于PDEs的稀疏哈希编码可以有效处理多源异构数据,这对于大数据审计的研究具有很好的借鉴作用。

(责编 赵环球)
 
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