Lu Zhiwu, de la Escuela de Información de la Universidad Renmin de China, ha logrado un gran avance en el campo de la inteligencia artificial.
Dr. Lu Zhiwu, profesor asociado y tutor de maestría en la Escuela de Información de la Universidad Renmin de China. En julio de 2005, se graduó en el Departamento de Ciencias de la Información del Instituto de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Pekín y obtuvo certificados relacionados con las ciencias. Se graduó con un doctorado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de la Ciudad de Hong Kong en marzo de 2011. Sus principales áreas de investigación son el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, la visión por computadora, el análisis de contenido multimedia, etc. Ha presidido muchos proyectos de investigación científica, como la Fundación Nacional de Ciencias Naturales y la Fundación de Ciencias Naturales de Beijing. Publicado más de 50 artículos académicos, incluyendo más de 20 artículos en importantes revistas internacionales como IJCV, PR, TIP, TSMC-B, TMM y otras importantes conferencias internacionales como IJCAI, AAAI, ICCV, CVPR, ECCV, ACM-MM, etc., y ganó el Premio IBM SUR 2065 438+05, la Detección de Video ImageNet No. 2065 438+05, la Predicción de Comprador Repetido No. 4 IJCAI-15 y el Premio al Mejor Artículo CGI como comité de proyecto de las principales conferencias internacionales como IJCAI 2015. , IJCAI 2013, miembro ICCV 2013.
En este artículo, el profesor asociado Lu Zhiwu propuso un nuevo algoritmo de aprendizaje débilmente supervisado con propiedades anti-ruido, demostró teóricamente la escasez de la solución óptima obtenida por el algoritmo e integró con éxito el algoritmo en Es aplicado al problema más difícil de la visión por computadora: la segmentación semántica de imágenes, creando así una nueva dirección de investigación: la segmentación semántica ruidosa y débilmente supervisada.
Esta dirección de investigación está dedicada a extraer automáticamente información regulatoria de etiquetas sociales ruidosas y esencialmente a resolver el problema de la segmentación semántica de imágenes. Los resultados de esta dirección de investigación tienen un valor fundamental para la visión por computadora y pueden usarse ampliamente para resolver problemas candentes como la videovigilancia, la interacción persona-computadora y la conducción autónoma.
PAMI, la revista más importante en el campo de la inteligencia artificial, significa IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, con un factor de impacto de 5,781. Es una revista de la Academia de Ciencias de China y una categoría. Una revista recomendada por la Federación de Computación de China. "PAMI" es reconocida como una revista muy difícil de publicar. Los principales académicos en aprendizaje automático de China continental solo han podido publicar unos pocos artículos en esta revista en los últimos tres años.
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