报告人：姚正安
报告地点：数学与统计学院104室
报告时间：2019年07月14日星期日09:30-10:30
邀请人：范猛
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.
主讲人简介：
姚正安，男，博士、教授、博士生导师。广东省数学会理事长，中国数学会常务理事，国家教材委员会委员，省科协常委。中山大学数学学院前院长。南粤优秀教师，宝钢优秀教师。国家重大研究计划指导专家。科技部 973项目骨干成员。《应用泛函分析》、《纯粹数学与应用数学》编委。广东省科技进步二等奖获得者。广东省教学成果一等奖（排第二）、国家教学成果二等奖（排第二）获得者。现主持国家自科基金重点、面上项目各一项。主持或参加的已结题纵横向项目30多项，著书一部，国内外发表论文两百多篇。主要从事流体力学、信息安全，图像处理，数据分析的研究。特别在电信和移动数据的分析和挖掘等中做过一系列好的工作。
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