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12月23日学术报告

来源： 发布时间：2016-12-16【字体：大 中 小】

　　题目：Recent Advances in Compressive Sensing

　　姓名：袁鑫

　　单位：美国贝尔实验室

　　时间：2016年12月23日（周五） 下午2:00

　　地点：溢智厅

Abstract:
Compressive sensing is an important field with continuing advances in theory and applications. Compressive sensing has led to diverse applications, including two-dimensional images, videos, hyperspectral images, depth, x-ray, millimeter wave, polarization, microscopy and Terahertz imaging. Beyond imaging, compressive sensing has also been used in radar signal processing and remote sensing. In this talk, we will start from the space-time-spectrum tradeoff, and introduce the underlying principle of spatial/video/spectral compressive sensing. The imaging architectures of various compressive sensing cameras will be described. As a pivot role in compressive sensing, reconstruction will be introduced too. Both optimization and Bayesian reconstruction algorithms will be described, taking video compressive sensing as an example.
 
简介：
袁鑫博士现任美国贝尔实验室视频分析与编码首席研究员。袁鑫博士2003年到2009年在西安电子科技大学电子工程学院本硕连读班学习，2009年在西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室获得硕士学位，之后到香港理工大学攻读博士学位，2012年4月获取博士学位后到美国。博士期间研究方向为阵列信号处理，尤其是电磁矢量传感器的信号处理。在加入贝尔实验室之前，从2012年5月到2015年3月，袁鑫博士在美国杜克大学电子与计算机系从事博士后研究。主要研究方向为压缩感知，图像处理，机器学习，计算机视觉等。从2011年开始，袁鑫博士迄今共发表了33篇国际期刊文章和 28篇国际会议文章。袁鑫博士最近的工作“Image Translation for Single-shot Focal Tomography” ( Optica, with Patrick Llull, David Brady and Lawrence Carin) 被 Science Daily和多家媒体报道. 有2篇会议文章获得了Computational Optical Sensing and Imaging (COSI) 最佳论文奖。袁鑫博士还获得了Gordon Research Conference on Imaging Science (2014) and the IEEE Intentional Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP, 2016) 的旅费补助。袁鑫博士担任10余个国际顶级期刊的审稿人，包括IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, SIAM Journal on Imaging Science, Signal Processing, Digital Signal Processing 等。

 

 

 

 

 

                                                            所办公室

                                                          2016年12月16日

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