刘羽: 卷积神经网络在图像融合问题中的应用研究
发布日期:2017-03-07
 

报告时间2017年3月8日(星期三)下午16:30

报告地点数学学院310室

  :刘羽 博士

工作单位:合肥工业大学仪器科学与光电工程学院

举办单位:数学学院

个人简介

刘羽,博士,合肥工业大学仪器科学与光电工程学院讲师。2007-2016年就读于中国科学技术大学信息科学技术学院,获工学学士学位(2011年6月)、工学博士学位(2016年6月),期间曾荣获中国科大第30届郭沫若奖学金,教育部本科生、硕士生、博士生国家奖学金和中国科学院院长优秀奖、朱李月华优秀博士生奖等奖项。2016年7月进入合肥工业大学仪器科学与光电工程学院任职。目前主要研究方向包括图像处理、计算机视觉、机器学习、信息融合、医学影像信号处理等。已在Information Fusion、IEEE SPL、J-VCIR、MTAP、IET IP、中国图象图形学报、IEEE ICIP、CCF CCCV等国内外知名期刊会议上发表学术论文18篇,其中一作SCI检索论文8篇,论文总计被引160余次。担任IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCI、IEEE TMM、IEEE TBME、Information Fusion、Neurocomputing等十余个国际知名期刊审稿人。

报告内容

作为一种常用的深度学习模型,卷积神经网络近年来在很多计算机视觉与图像处理问题中得到了非常成功的应用,例如图像分类、物体检测、图像分割、图像超分辨率等。然而,卷积神经网络在图像融合中的成功应用还鲜见报道。本报告将重点介绍讲者近期在基于卷积神经网络的图像融合研究中取得的一些进展,主要内容包括讨论卷积神经网络用于图像融合问题的可行性与相对传统方法的优势、介绍一种基于卷积神经网络的多聚焦图像融合算法、展望此方向的未来发展趋势等。

 
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