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学术报告(李嘉 3.21)

日期:2017-03-17浏览次数:340

学术报告(李嘉 3.21

题目: Sparse approximation and data processing
报告人:李嘉(伦斯勒理工学院)

时间: 3月21日星期二 下午4:30——5:30

地点:新数学楼415
摘要:
In scientific research, sparse approximation schemehas been widely applied to various data processing problems. In thispresentation, I will briefly summarize my previous work in utilizingsparse approximation and designing novel wavelet frame or low-rankregularization based image restoration, medical imaging, surfacereconstruction, and semi-supervised learning models, which can be enhancedby advanced regularizations such as big-data-driven regularization, orextended to broader range of data processing in future. Moreover, I willalso present my research interest in approximation theory to build up theconnection between wavelet frame methods and variation based methods,which would be important to validate the feasibility wavelet frame in highdimensional or non-Euclidean spaces.