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yl7703永利官网博士论文预答辩(薛吉则)

2022年05月07日 14:06  点击:

一、预答辩论文题目:张量结构低秩建模及高光谱图像复原研究

二、答辩人:薛吉则

三、答辩时间:2022年5月13日19:00-21:00

四、答辩地点:腾讯会议:307144515

五、答辩内容简介:

随着数据获取技术不断发展,涌现出大量维度更高、结构更复杂的数据,如高光谱图像,但数据在采集过程中因设备故障、测量资源限制、环境干扰等因素而造成高维数据退化,从而影响数据质量。因此,研究如何从退化的高维数据中恢复原始信号具有非常重要的意义。作为一种有效的建模方法,张量低秩表达能够保留高维数据的多线性结构,已成功应用于高光谱图像处理和计算机视觉等领域。然而传统张量低秩建模方法无法直接描述高维数据的内在结构信息,从而导致复原精度有限。针对这一问题,本文围绕张量结构低秩建模的理论和应用展开研究。首先,我们研究了基于张量秩近似和张量分解的张量结构低秩表达。然后,以高光谱图像复原为例,通过挖掘数据内在结构信息,提出了基于张量结构低秩的高光谱图复原算法。

薛吉则,2017年获得硕士学位,目前在永利集团控制科学与工程专业攻读博士学位,读博期间在国家留学基金委的资助下,于2019年3月开始在比利时根特大学进行为期2年的博士联合培养。研究聚焦在张量分解和高光谱图像复原,以高维数据复原和多模态成像为研究背景,从高维数据的稀疏、低秩和深度先验出发,提出了一系列高维数据复原的理论与方法,为高效解决多模态数据的复原问题提供了新的思路。博士期间以第一作者在图像处理和机器学习相关领域顶级刊物IEEE TNNLS、IEEETCYB、IEEETIP等发表学术论文13篇,参加国内外学术会议6次;参与国家自然科学基金,陕西省自然科学基金、深圳市科技计划等多个项目,主持博士创新基金1项。获得2021年度陕西高等学校科学技术特等奖(排名第6),2018-2020年连读三年获得博士国家奖学金、一等学业奖学金和年度“优秀研究生”称号;担任IEEETPAMI、IEEE TNNLS、IEEE TGRS、IEEE TSP等多个期刊审稿人。

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