题目：图像分析—从ADMM、深度学习到分数阶拉普拉斯算子
时间：2019年5月6日（周一）16:00
地点：立志楼A601
主办：数学与计算科学学院
报告人简介：
姚正安，中山大学教授，博士生导师，中国数学会常务理事，广东省数学会理事长，教育部高校教学指导委员会委员，国家自然科学基金委员会指导专家组成员，广东省南粤优秀教师。他的研究方向主要包括偏微分方程数值解、计算机与网络、信息安全、图像处理。他主持或完成国家自然科学基金重点、面上项目、省基金等30多项；在国内外发表论文200余篇，其中130多篇被SCI收录。

报告摘要：
      1、针对图像平滑问题
      (1)在像素域上，提出一种新的同时极小化梯度的L0和L2范数的优化模型；
      (2)在小波变换域上，提出一种基于平移不变小波的L0优化模型.
      利用ADMM求解，两个方法都收敛且具有更好地视觉平滑效果.
      2、为提高深度网络训练效率
      (1)利用图像本身的多尺度特性，针对深度卷积神经网络，提出有监督的多尺度残差预训练方法，大大提高了原网络训练时的收敛速度.
      (2)利用多尺度的卷积核，设计结构单元，将传统卷积层替换为离散小波变换，后者在深度网络中需要的参数极少，这样大大减少模型的复杂度和参数量.
      3、分数阶拉普拉斯算子在图像处理中应用.