学术报告报告题目：结合领域知识的深度学习图像复原方法
报 告 人：丁兴号教授（厦门大学）
报告时间：2018年3月10日（星期六）下午2:30-3:30
邀 请 人：曾德炉副教授
报告地点：四号楼4318室
欢迎广大师生前往！
数学学院
2018年3月9日
报告摘要：
近年来深度学习因其强大的图像表示学习能力，在图像处理与计算机视觉领域取得了显著的成绩。与搜集更大、更优的训练样本库，增加模型复杂度等暴力措施提升深度学习图像复原模型的性能不同，本报告我们以单幅图像去雨、多光谱图像Pan-sharpening等为例讲述如何将经典图像处理中的领域知识与深度学习有机结合，以提高深度学习模型在图像复原应用中的性能。
报告人简介:
丁兴号博士，厦门大学信息科学与技术学院教授、博导，福建省高等学校新世纪优秀人才, 福建省智慧城市感知与计算重点实验室副主任。丁兴号分别于1998年、2003年获合肥工业大学精密仪器及机械专业学士、博士学位。2006.1-2008.10年厦门大学物理学博士后。2009.9-2011.3美国Duke大学电子与计算机工程系博士后。2003年至今厦门大学信息科学与技术学院工作。已在包括IEEE Trans. Image Processing、IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems、CVPR、ICCV、AAAI、AISTATS、ICASSP、ICIP等国际、国内重要刊物和会议上发表学术论文100余篇。近5年主持国家自然科学基金3项、其他纵横向项目20余项。目前的主要研究方向是机器学习、深度学习、医学图像处理与分析、智能数据分析与处理等。