報(bào)告題目：基于深度模型驅(qū)動(dòng)和深度模型平均的遙感圖像全色銳化方法

報(bào)告時(shí)間：2021年7月15日 8：30—10：30

報(bào)告方式：寧夏大學(xué)懷遠(yuǎn)校區(qū)寧遠(yuǎn)樓213（線(xiàn)上同步騰訊會(huì)議ID 849 6729 8611）

報(bào)告內(nèi)容：遙感圖像全色銳化是一類(lèi)特殊的圖像融合問(wèn)題。傳統(tǒng)處理模型表示能力和泛化性能有限，導(dǎo)致其融合結(jié)果存在嚴(yán)重的光譜扭曲和空間扭曲。深度學(xué)習(xí)方法由于其強(qiáng)大的特征提取和表示能力在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了優(yōu)于傳統(tǒng)模型的性能。但是，它往往依賴(lài)于大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練時(shí)間以及大量的工程經(jīng)驗(yàn)和技巧，模型可解釋性不足，產(chǎn)生的結(jié)果難以解釋?zhuān)行┣闆r下甚至不可控。我們嘗試將傳統(tǒng)模型和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，構(gòu)建適用于小樣本訓(xùn)練，具有一定的可解釋性的算法，并將其應(yīng)用于遙感圖像全色銳化問(wèn)題當(dāng)中。

嘉賓簡(jiǎn)介：

    劉軍民，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。2009年在寧夏大學(xué)獲得碩士學(xué)位，2013年在西安交通大學(xué)獲得博士學(xué)位；曾在香港中文大學(xué)、馬里蘭大學(xué)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)研究。主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面的研究。截止目前，在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文50余篇，其中SCI檢索40余篇，IEEE系列期刊16篇；申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利8項(xiàng)；主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題，國(guó)家自然科學(xué)基金面上、青年項(xiàng)目等十余項(xiàng)省部級(jí)項(xiàng)目；為中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、美國(guó)電氣和電子工程協(xié)會(huì)、中國(guó)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)會(huì)員，認(rèn)知科學(xué)學(xué)會(huì)認(rèn)知與類(lèi)腦計(jì)算專(zhuān)委會(huì)委員；為國(guó)際期刊《Remote Sensing》的TopicEditor；擔(dān)任IEEE TIP，TSP，TNNLS，Neural Networks等三十余個(gè)國(guó)際期刊的審稿人。

寧夏大學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院  寧夏師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院

2021年7月9日