Рене Видаль - René Vidal

Рене Видаль
Рене Видаль.png
Родившийся1974 (45–46 лет)
Лаутаро, Чили
НациональностьЧилийский
Альма-матерКатолический университет Чили
Калифорнийский университет в Беркли
НаградыСотрудник AIMBE (2020)
Член IAPR (2016)
Сотрудник IEEE (2014)
Приз IAPR Аггарвала (2012)
Sloan Fellow (2009)
ONR Премия молодому следователю (2009)
NSF КАРЬЕРА (2004)
Научная карьера
ПоляМашинное обучение
Компьютерное зрение
Вычисление медицинских изображений
Робототехника
Теория управления
УчрежденияУниверситет Джона Хопкинса
ТезисОбобщенный анализ главных компонентов (GPCA): алгебро-геометрический подход к кластеризации подпространств и сегментации движения  (2003)
ДокторантС. Шанкар Састри[1]
Интернет сайтwww.cis.jhu.edu/ ~ рвидал/

Рене Видаль (1974 г.р.) Чилийский инженер-электрик и специалист в области информатики который известен своими исследованиями вмашинное обучение,[2] компьютерное зрение,[3]обработка медицинских изображений,[4] робототехника,[5] и теория управления.[6] Он является профессором Гершеля Л. Седера Отдел биомедицинской инженерии Джона Хопкинса, и директор-основатель Математического института науки о данных (MINDS).

биография

Видаль учился на бакалавриате в Папский католический университет Чили где он получил свой Бакалавр степень в 1995 году и его Магистр инженерии степень в 1996 году. Через год в DICTUC он поступил в Калифорнийский университет в Беркли, где он был награжден M.Sc. и Кандидат наук. в Электротехника и Информатика в 2000 и 2003 годах соответственно.[7] Перед присоединением Университет Джона Хопкинса в 2004 году он был научным сотрудником в Австралийский национальный университет и НИКТА. Видаль в настоящее время Профессор в отделе биомедицинской инженерии Университет Джона Хопкинса с дополнительными назначениями в Прикладная математика и статистика, Информатика, Электротехника и вычислительная техника, и Машиностроение. Он также является преподавателем Центра визуализации, Института вычислительной медицины и Лаборатории компьютерного зондирования и робототехники. В 2017 году Видал стал директором-основателем Математического института науки о данных (MINDS).

Почести и награды

В 2004 году Видаль был удостоен награды Награды Национального научного фонда CAREER.[8]В 2009 году Видаль был признан Управление военно-морских исследований с наградой Программы молодых исследователей.[9]В 2009 году Видаль был удостоен награды Стипендия Sloan Research[10] в Информатика посредством Фонд Альфреда П. Слоана В 2012 году Видаль был признан Международная ассоциация распознавания образов выиграв J.K. Приз Аггарвала[11] за выдающийся вклад в обобщенный анализ главных компонентов (GPCA) и кластеризацию подпространств в компьютерном зрении и распознавании образов. В 2014 году был избран Видаль. Сотрудник IEEE[12] за вклад в кластеризацию подпространств и сегментацию движения в компьютерном зрении. В 2016 году Видаль был избран членом IAPR.[13] за вклад в компьютерное зрение и распознавание образов. В 2020 году Видаль был принят в Колледж стипендиатов AIMBE.[14] за выдающийся вклад в анализ медицинских изображений и медицинскую робототехнику.


Работа

Видаль был выдающимся ученым в области машинное обучение,[2] компьютерное зрение,[3] обработка медицинских изображений,[4] робототехника[5] и теория управления[6] с 2000-х гг. В машинное обучение, Видаль внес большой вклад в кластеризацию подпространств,[15] включая его работу по обобщенному анализу главных компонентов (GPCA),[16] Кластеризация разреженных подпространств (SSC)[2] и кластеризация подпространств низкого ранга (LRSC).[17] Большая часть его работы в машинное обучение кратко изложен в его книге «Обобщенный анализ главных компонент».[18] В настоящее время он работает над пониманием математических основ глубокое обучение, а именно условия глобальной оптимальности.[19] В компьютерное зрение, Видаль внес большой вклад в сегментация жесткого движения,[3][20] признание активности[21] и динамические текстуры.[22] В обработка медицинских изображений, Видаль разработал алгоритмы распознавания хирургических жестов.[4] В робототехника, Видаль разработал алгоритмы распределенного управления беспилотными автомобилями.[5] В теория управления, Видаль изучил алгебраические условия для наблюдаемость из гибридные системы [23][24] а также алгебро-геометрические подходы для идентификации гибридные системы.

Рекомендации

  1. ^ Рене Видаль на Проект "Математическая генеалогия" Отредактируйте это в Викиданных
  2. ^ а б c Elhamifar, E .; Видаль, Р. (2013). «Кластеризация разреженных подпространств: алгоритмы, теория и приложения». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 35 (11): 2765–2781. arXiv:1203.1005. Дои:10.1109 / TPAMI.2013.57. PMID  24051734.
  3. ^ а б c Tron, R .; Видаль, Р. (2007). Тест для сравнения алгоритмов 3-D сегментации движения. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. CiteSeerX  10.1.1.70.6611. Дои:10.1109 / CVPR.2007.382974.
  4. ^ а б c Zappella, L .; Bejar, B .; Hager, G .; Видаль, Р. (2013). «Классификация хирургических жестов по видео и кинематическим данным». Анализ медицинских изображений. 17 (7): 732–745. Дои:10.1016 / j.media.2013.04.007. PMID  23706754.
  5. ^ а б c Vidal, R .; Shakernia, O .; Kim, H.J .; Shim, D.H .; Састры, С.С. (2002). «Вероятностные игры преследования-уклонения: теория, реализация и экспериментальная оценка». IEEE Transactions по робототехнике и автоматизации. 18 (5): 662–669. Дои:10.1109 / TRA.2002.804040.
  6. ^ а б Vidal, R .; Soatto, S .; Май.; Састры, С.С. (2003). Алгебро-геометрический подход к идентификации класса линейных гибридных систем. Конференция IEEE по решениям и контролю. Дои:10.1109 / CDC.2003.1272554.
  7. ^ Видаль, Рене (2003). Обобщенный анализ главных компонентов (GPCA): алгебро-геометрический подход к кластеризации подпространств и сегментации движения (PDF) (Кандидатская диссертация). Калифорнийский университет в Беркли.
  8. ^ «Премия NSF CAREER».
  9. ^ «ONR YIP».
  10. ^ "Стипендия по исследованиям Слоуна".
  11. ^ "Премия Дж. К. Аггарвала".
  12. ^ "Сотрудник IEEE".
  13. ^ "Член МАПР".
  14. ^ «Сотрудник AIMBE».
  15. ^ Видаль, Р. (2011). «Подпространственная кластеризация». Журнал IEEE Signal Processing Magazine. 28 (2): 52–68. Bibcode:2011ISPM ... 28 ... 52 В. Дои:10.1109 / MSP.2010.939739.
  16. ^ Vidal, R .; Май.; Састри, С.С. (2005). «Обобщенный анализ главных компонент (GPCA)». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 27 (12): 1945–1959. arXiv:1202.4002. Дои:10.1109 / TPAMI.2005.244. PMID  16355661.
  17. ^ Vidal, R .; Фаваро, П. (2014). «Кластеризация подпространств низкого ранга (LRSC)». Письма с распознаванием образов. 43: 47–61. Дои:10.1016 / j.patrec.2013.08.006.
  18. ^ Vidal, R .; Май.; Састры, С.С. (2016). Обобщенный анализ главных компонентов (GPCA). Междисциплинарная прикладная математика. 40. Springer Verlag. Дои:10.1007/978-0-387-87811-9. ISBN  978-0-387-87810-2.
  19. ^ Haeffele, B .; Видаль, Р. (2017). Глобальная оптимальность в обучении нейронной сети. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов.
  20. ^ Vidal, R .; Хартли, Р. (2004). Сегментация движения с отсутствующими данными с использованием PowerFactorization и GPCA. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. Дои:10.1109 / CVPR.2004.1315180.
  21. ^ Chaudhry, R .; Ravichandran, A .; Hager, G .; Видаль, Р. (2009). Гистограммы ориентированного оптического потока и ядра Бине-Коши на нелинейных динамических системах для распознавания действий человека. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. Дои:10.1109 / CVPR.2009.5206821.
  22. ^ Ravichandran, A .; Chaudhry, R .; Видаль, Р. (2009). Распознавание динамических текстур, инвариантное к виду, с использованием набора динамических систем. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. Дои:10.1109 / CVPR.2009.5206847.
  23. ^ Vidal, R .; Chiuso, A .; Соатто, С. (2002). Наблюдаемость и идентифицируемость скачкообразных линейных систем. Конференция IEEE по решениям и контролю. Дои:10.1109 / CDC.2002.1184923.
  24. ^ Vidal, R .; Chiuso, A .; Soatto, S .; Састры, С.С. (2003). Наблюдаемость линейных гибридных систем.. Международный семинар по гибридным системам: вычисления и управление. Дои:10.1007 / 3-540-36580-X_38.

внешняя ссылка