数学与统计学院学术报告[2020] 089号

(高水平大学建设系列报告442号)

报告题目: 高性能大规模凸优化快速算法及应用：计算视觉、医学图像分析与机器学习

报告人：  袁景  教授（西安电子科技大学）

报告时间：2020年11月12日上午10:00-12:00

报告地点： 汇星楼514

报告内容：当代优化计算理论已经成为众多科学研究领域的核心基础，例如：计算视觉、医学图像分析与手术导航、机器学习以及深度学习等。本报告重点介绍一阶优化算法，尤其是一阶凸优化算法的基本理论与最新进展，以及基于对偶概念建立的统一凸优化算法框架。新的对偶优化算法具有高收敛效率与可靠性，且易于添加先验优化约束信息，对于很多科学研究领域的大规模优化计算问题提供了高性能的解决方案。报告的另一部分着重介绍凸优化理论，尤其是对偶优化算法理论，在计算视觉、医学图像分析以及机器学习等一系列热点研究领域中的应用（所示如下图）：医学图像分割、水平集演化计算、光流场计算与流体场分析、医学图像配准、多视角的3维重构、图聚类分析与复杂社区网络分割等。

报告人简历 袁景，教授，本科和硕士分别毕业于武汉大学和北京大学，博士毕业于德国海德堡大学数学与计算机科学系（是该系唯一一个博士毕业论文获评优异的非欧盟学生）。于加拿大Western University计算机系完成两年博士后研究，后被Western University的Robarts研究所聘为研究员，同时被Western University的Schulich医学院聘为特聘研究教授。2016年9月回国，于西安电子科技大学数学与统计学院聘为教授，2017年获国家高层次回国人才资助。同时，在英国伦敦国王学院KCL工程学院、加拿大魁北克大学高等工程学院、中国南方科技大学数学学院任客座教授。目前，发表各类学术文章超过100篇，3篇专著章节，总期刊影响因子超过200。主持国家自然科学基金面上项目一项担任美国数学科学学院期刊Inverse Problems & Imaging、Elsevier期刊Smart Health编委成员，并担任多个人工智能、计算视觉与医学图像计算领域的顶级国际学术会议的程序委员会委员，如AAAI、MICCAI、SSVM与EMMCVPR等。

数学与统计学院

2020年11月9日