Alan Yuille - Alan Yuille - Wikipedia

Alan L. Yuille
AlanYuille.jpg
narozený1955
Londýn, Spojené království
NárodnostAmeričan, Angličtina, Australan
Alma materUniverzita v Cambridge (BA, 1976)
Univerzita v Cambridge (Ph.D., 1981)
Vědecká kariéra
PolePočítačové vidění
Strojové učení
Statistické modelování
Umělá inteligence
TezeTémata v kvantové gravitaci
Doktorský poradceS. W. Hawking
webová stránkaWebové stránky CCVL Group

Alan Yuille je Bloomberg významný profesor výpočetní kognitivní vědy[1] se schůzkami v odděleních kognitivní vědy[2] a informatika[3] na Univerzita Johna Hopkinse. Yuille vyvíjí modely vidění a poznávání pro počítače, určené k vytváření systémů umělého vidění.[1] Studoval pod Stephen Hawking na Cambridge University na PhD v teoretická fyzika, kterou dokončil v roce 1981.

Životopis

Alan Yuille získal titul bakaláře v oboru matematika z Univerzita v Cambridge v roce 1976, kde také získal titul PhD teoretická fyzika v roce 1981.[3] Poté absolvoval a postdoktorandské společenství na University of Texas v Austinu a University of California, Santa Barbara. Yuille sloužil jako vědecký pracovník nejprve na Laboratoř umělé inteligence na Massachusetts Institute of Technology, kde pobýval od roku 1982 do roku 1986 a poté v Harvardská Univerzita. Zde byl povýšen na docenta informatiky v roce 1988 a docenta v roce 1992. V roce 1995 nastoupil do Smith-Kettlewell Eye Research Institute v San Francisco jako vedoucí vědecký pracovník. V roce 2002 byl jmenován řádným profesorem na katedře statistiky na VŠE University of California, Los Angeles se společnými schůzkami na katedrách informatiky, psychiatrie a psychologie.[4] Působil také jako co-ředitel UCLA Center for Cognition, Vision, and Learning.[5] V roce 2016 nastoupil Yuille na univerzitu Johns Hopkins University jako Bloomberg Distinguished Professor of Computational Cognitive Science.[6] Program Bloomberg Distinguished Professorship byl založen v roce 2013 darem od Michael Bloomberg obdarovat profesory, jejichž odborné oblasti překlenují tradiční akademické disciplíny a podporují mezioborový výzkum a spolupráci.[7][8] Yuille má jmenování na katedře kognitivních věd v USA Škola umění a věd Zanvyl Krieger a na katedře výpočetní techniky v Whiting School of Engineering.[1]

Výzkum

Yuille se vyvíjí matematické modely vidění a poznání, které umožňují počítačům rekonstruovat trojrozměrné struktury na základě obrázků nebo videí.[6] Mezi jeho výzkumné zájmy patří výpočetní modely vidění, matematické modely poznání, lékařská analýza obrazu a umělá inteligence a neuronové sítě.[3] Řídí výzkumnou skupinu Výpočetní kognice, vize a učení (CCVL) na Univerzitě Johna Hopkinse.[2] Yuille a CCVL vyvíjejí modely pro návrh systémů umělého vidění, které poskytují pomoc lidem se zrakovým postižením;[9] výpočetní modely biologického vidění;[10] výpočetní modely poznání ke studiu toho, jak lidé a zvířata plní úkoly, jako je učení a uvažování;[11][12] a modely pro strojové učení k interpretaci lékařských obrazů.[13]

Yuille v současné době pracuje na projektu Felix (pojmenovaném podle fiktivního lektvaru Felix Felicis, který ve světě Harry Potter, přináší pijákům neobvykle hodně štěstí). Cílem projektu je využít hluboké učení zlepšit včasné odhalení rakovina slinivky trénováním počítačů, aby to rozpoznaly CT a obrazy magnetické rezonance.[14][15] Yuille a spolupracovníci se pokoušejí rozvíjet algoritmy interpretovat CT a MR snímky slinivka břišní a rozlišovat mezi normální slinivkou břišní a slinivkou břišní s rozsahem patologie počítaje v to nádory.[16]

Ocenění

  • Cena Helmholtzova testu času, 2013
  • IEEE Fellow, 2009
  • Marrova cena, ICCV 2003[4]
  • Čestné uznání Marrova cena, ICCV 1988
  • Rayleighova cena za výzkum, 1979
  • Ceny Rouse Ball, 1974, 75, 76 a 77

Publikace

Yuille má přes 300 publikací[17] včetně tří knih (jedna společně editována).

Knihy

  • Dvou- a trojrozměrné vzory obličeje, P.W. Hallinan, G. Gordon, A. L. Yuille, P. J. Giblin a D. B. Mumford, Research Monograph, A K Peters, Ltd. 1999.
  • Aktivní vidění, Eds. A. Blake a A.L. Yuille, MIT Stiskněte, Cambridge, MA, říjen 1992.
  • Data Fusion pro systémy zpracování smyslových informací, J.J Clark a A.L. Yuille, Kluwer Academic Publisheres, Boston, 1990.

Reference

  1. ^ A b C „Bloomberg Distinguished Professorships | Alan Yuille“. Johns Hopkins Office of Research.
  2. ^ A b „Stránka fakulty kognitivních věd“.
  3. ^ A b C „Stránka fakulty výpočetní techniky“.
  4. ^ A b „Alan Yuille“. IEEE Explore Digital Library. Citováno 3. února 2020.
  5. ^ „Dokument profesora statistik udělen za dopad v oblasti počítačového vidění“. UCLA. Citováno 2020-03-03.
  6. ^ A b 8. července, Kelly Brooks / Publikováno; 2015 (08.07.2015). „Čtyři noví významní profesoři Bloomberg jmenovaní u Johna Hopkinse“. The Hub. Citováno 2020-03-03.CS1 maint: číselné názvy: seznam autorů (odkaz)
  7. ^ „Michael R. Bloomberg věnuje společnosti Johns Hopkins 350 milionů dolarů na transformační akademickou iniciativu« Novinky z Univerzity Johnse Hopkinse. Citováno 2020-03-03.
  8. ^ 26. ledna, zpráva zaměstnanců Hubu / publikováno; 2013 (26.01.2013). „Michael R. Bloomberg věnuje Johns Hopkins 350 milionů dolarů na transformační akademickou iniciativu“. The Hub. Citováno 2020-03-03.CS1 maint: číselné názvy: seznam autorů (odkaz)
  9. ^ Zhuowen Tu; Xiangrong Chen; Yuille; Zhu (2003). Msgstr "Analýza obrazu: sjednocení segmentace, detekce a rozpoznání". Sborník Devátá mezinárodní konference IEEE o počítačovém vidění. IEEE: 18-25 vol.1. doi:10.1109 / iccv.2003.1238309. ISBN  0-7695-1950-4. S2CID  37907570.
  10. ^ Tu, Zhuowen; Yuille, Alan L. (2004), „Shape Matching and Recognition - Using Generative Models and Informative Features“, Přednášky z informatikySpringer Berlin Heidelberg, str. 195–209, doi:10.1007/978-3-540-24672-5_16, ISBN  978-3-540-21982-8
  11. ^ Chater, Nick; Tenenbaum, Joshua B .; Yuille, Alan (červenec 2006). „Pravděpodobnostní modely poznání: Konceptuální základy“. Trendy v kognitivních vědách. 10 (7): 287–291. doi:10.1016 / j.tics.2006.05.007. ISSN  1364-6613. PMID  16807064. S2CID  7547910.
  12. ^ Lu, Hongjing; Yuille, Alan L .; Liljeholm, Mimi; Cheng, Patricia W .; Holyoak, Keith J. (2008). "Bayesovské generické priority pro kauzální učení". Psychologický přehled. 115 (4): 955–984. doi:10.1037 / a0013256. ISSN  1939-1471. PMID  18954210.
  13. ^ Corso, J. J.; Sharon, E .; Dube, S .; El-Saden, S .; Sinha, U .; Yuille, A. (květen 2008). „Efektivní víceúrovňová segmentace mozkových nádorů s integrovanou Bayesianskou klasifikací modelu“. Transakce IEEE na lékařském zobrazování. 27 (5): 629–640. doi:10.1109 / tmi.2007.912817. ISSN  0278-0062. PMID  18450536. S2CID  2018752.
  14. ^ „U některých těžko dostupných nádorů vidí lékaři příslib v oblasti umělé inteligence“. NPR.org. Citováno 2020-03-03.
  15. ^ „Inovátor oceněn nadanou profesurou“. Johns Hopkins Center for Innovative Medicine. Citováno 2020-03-03.
  16. ^ Lugo-Fagundo, Carolina; Vogelstein, Bert; Yuille, Alan; Fishman, Elliot K. (01.02.2018). „Hluboké učení v radiologii: nyní začíná skutečná práce“. Journal of the American College of Radiology. 15 (2): 364–367. doi:10.1016 / j.jacr.2017.08.007. ISSN  1546-1440. PMID  29290592.
  17. ^ „Alan Yuille Google Scholar“.