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号外号外！重大消息！
广东省数字信号与图像处理技术重点实验室将于2019年10月19-20号隆重举办为期两天的研究生学术论坛。本次论坛邀请多位学科专家莅临本校，讲述学科前沿研究与技术，为汕大学子带来精彩的学术报告和学术讲座，进一步提高研究生的科研水平。
本次专家报告内容均为学科前沿的知识（具体内容见下文），学到就是赚到，欢迎各位同学踊跃报名。因本次论坛名额有限，感兴趣的同学，心动请立即行动，欢迎报名（报名方式在文章底部）
接下来介绍莅临本次论坛的专家，以及讲述课程的内容简介。
博士，教授/博导, 就职于厦门大学电子科学与技术学院电子科学系、磁共振成像与医学成像研究中心、分子影像暨转化医学研究中心。
福建省杰出青年科学基金获得者（2018），2009-2011 美国University of Illinois at Urbana-Champaign电子工程系联合培养博士生
曾获国际医学磁共振协会(ISMRM)的E. K. Zavoisky Stipend Award、瑞典Wener-Gren Foundations Fellowship、厦门大学何宜慈讲座教授奖[三大奖之一]等。发表期刊论文52篇，其中45篇被SCI收录，7篇被EI收录，ESI高引论文7篇。
研究兴趣主要包括：计算成像、应用与计算调和分析、信号采样与图像表示、磁共振医学成像与波谱、机器学习和人工智能等。
基于稀疏表示和深度学习的图像重建及医学磁共振应用
磁共振成像是一种较新的、非创伤性的医学成像技术，能提供丰富的结构、功能以及定量信息等。但磁共振成像时间长，受运动伪影影响大，快速采集和图像重建是一种有效的加速磁共振成像的方法。
针对磁共振图像重建，首先介绍基于字典学习和稀疏变换学习的自学习稀疏重建方法，然后介绍我们提出的pFISTA算法及其并行成像重建方法，最后介绍如何利用稀疏迭代展开深度学习网络及其在并行成像上的应用。
中山大学数据科学与计算机学院副教授、博士生导师，前中国科学院深圳先进技术研究院的副研究员。
研究领域主要为计算机视觉与模式识别，专注于人脸、行人视频图像的处理、分析与识别。已在包括IEEE TIP、ICCV、CVPR、AAAI在内的国际著名杂志和著名会议发表论文50余篇，申请国家发明专利20项（5项获授权）。兼任中国计算机学会计算机视觉专业委员、中国人工智能学会模式识别专业委员、广东省图像图形学会理事、中国图象图形学会视觉大数据专业委员、广东省图象图形学会-计算机视觉专业委员会副主任。
图像理解与识别
主要介绍计算机视觉的发展历史、图像识别主要任务及相应的经典方法、基于深度学习的图像识别方法、计算机视觉未来的主要研究方向。
电子科技大学信号与信息处理专业博士，现为闽南师范大学电子工程系系主任。
已发表5篇一作者SCI或EI收录期刊（含一篇共同1作者），2篇通讯作者SCI论文，在投SCI有2篇，合作SCI有5篇，合作核心期刊论文2篇，在国际会议中发表多篇论文，申请国家发明专利12项。
研究方向：图像恢复技术、时频分析技术、目标跟踪技术、凸优化理论等。
数字图像信号处理基础——以图像修复为例
随着电子技术和计算机技术的发展，计算机的数字图像处理能力大大提高，数字图像处理技术在各个领域中得到了广泛的应用。本课程将以图像修复为例，介绍数字图像处理中常用的方法技术，包括各向异性全变分、组合梯度收缩、Lp收缩的能量泛函建模等，以及交替方向乘子法和一阶原始对偶优化算法。
汕头大学医学院副教授，硕士研究生导师。
主要研究领域包括稀疏重建、压缩感知欠采重建、高光谱图像分类、医学图像分割等。
主持国家和广东省自然科学基金项目两项。发表学术论文多篇，其中被SCI、EI收录8篇。
高光谱遥感技术目前已成为对地观测的重要组成部分，也是国际对地观测技术研究的前沿热点。高光谱图像能够获取地表物体上百个连续谱段的光谱信息，其谱范围包含着紫外、可见光、近红外及中红外等波段，具有较高的光谱分辨率。随着遥感技术的飞速发展，高光谱图像的空间分辨率也得到了极大的提升，增强了高光谱数据对于地物的表达能力。
本次报告分为两个主题：
1、基于压缩感知理论的高光谱图像非局部低秩重建
介绍压缩感知的基础理论及非局部低秩序模型
2、基于联合稀疏表示/自适应网络的高光谱图像分类
介绍稀疏表示的基础理论及基于区域划分的联合稀疏表示分类算法，介绍ADMM算法及自适应稀疏网络的构造。
韩山师范学院计算机与信息工程学院副教授，计算机学会会员。
2019年获得汕头大学工学博士学位。近三年发表SCI论文五篇，主持省级项目一项，市级项目一项，校级项目一项，横向项目一项，参与多个国家级项目。
凸优化
主要介绍凸优化中乘子法、对偶、KKT，通过实例将这些内容融合。
优化算法在工程中的应用
将介绍群智算法在工程的应用及优化，通过非参数检验来检验算法的性能。
接下来是学术讲座的具体内容简介：
雷达通信、医学、生物化学中的波谱信号通常可以表示成一系列指数函数的叠加，因此指数函数是数据建模的基本形式之一。本讲座以磁共振信号为例，讨论一维/多维指数函数的重建模型与算法，主要通过将指数函数建模成Hankel矩阵/张量，并利用奇异值分解、范德蒙分解和矩阵/张量低秩特性等对欠采样多维信号进行重建，同时展示前沿利用基于卷积神经网络的深度学习算法实现快速、可靠和高质量的人工智能波谱重建方法在磁共振领域的应用。
介绍深度神经网络在若干图像处理处理任务（包括图像本征属性重建、图像超分辨率、人脸图像光照处理、图像去模糊、人脸对齐）上的应用方法与效果。
见识了这么多学术大咖的简介与即将报告的内容，已经迫不及待地想深入了解了吧。
在现场，你还将拥有与学术大咖们面对面交流与学术探讨的机会！（敲黑板）任何学术问题，或学术生涯上的疑惑等都可以现场提问，专家现场解答！
此外，本次论坛还有轻松愉悦的茶休时刻，各种超好吃的水果点心，（吃货默默咽了咽口水）不好吃，不要钱！好吃，也不要钱！免费提供！
好了，你们最关心，最最最重要的问题来了~
扫描下方的群二维码，进群成功，即报名成功！
（注意：报名截止日期：10月18号 17:00前）
10月19、20号（本周末）
不见不散！
编辑/ 龙丽红
审核/ 周怡情 朱宇霆
责任编辑/ 闫敬文
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