Donald Geman - Donald Geman - Wikipedia

Donald J. Geman
DonaldGeman.jpg
Donald Geman (vpravo), podzim 1983, Paříž
narozený (1943-09-20) 20. září 1943 (věk 77)
Chicago, Illinois, Spojené státy
Národnostamerický
Alma materColumbia University
University of Illinois v Urbana-Champaign
Northwestern University
OceněníISI vysoce citovaný výzkumník
Vědecká kariéra
PoleMatematika
Statistika
InstituceUniversity of Massachusetts
Univerzita Johna Hopkinse
École Normale Supérieure de Cachan
Doktorský poradceMichael Marcus

Donald Jay Geman (narozen 20. září 1943) je americký aplikovaný matematik a přední vědecký pracovník v oboru strojové učení a rozpoznávání vzorů. On a jeho bratr, Stuart Geman, jsou velmi dobře známí tím, že navrhují Gibbsův vzorkovač a pro první důkaz konvergence simulovaný žíhací algoritmus,[1] v článku, který se stal vysoce citovanou referencí ve strojírenství (přes 21 tis. citací podle Google Scholar, k lednu 2018).[2] Je profesorem na Univerzita Johna Hopkinse a současně hostujícím profesorem na École Normale Supérieure de Cachan.

Životopis

Geman se narodil v Chicagu v roce 1943. Vystudoval University of Illinois v Urbana-Champaign v roce 1965 s titulem B.A. stupně z anglické literatury a od Northwestern University v roce 1970 s Ph.D. v matematice. Jeho disertační práce byla nazvána „Horizontální úpravy oken a nuly stacionárních procesů“. Přidal se University of Massachusetts - Amherst v roce 1970, kde v roce 2001 odešel do důchodu jako významný profesor. Poté se stal profesorem na Katedra aplikované matematiky na Univerzita Johna Hopkinse. Byl také hostujícím profesorem na École Normale Supérieure de Cachan od roku 2001. Je členem Národní akademie věd a člen týmu Ústav matematické statistiky a Společnost pro průmyslovou a aplikovanou matematiku.

Práce

Na konci 70. let D. Geman a J. Horowitz publikovali sérii článků o místním čase a okupační hustotě stochastických procesů. Přehled této práce a dalších souvisejících problémů lze nalézt v Annals of Probability.[3] V roce 1984 vydal se svým bratrem Stuartem milník, který je dodnes jedním z nejcitovanějších článků[4] v technické literatuře. Představuje Bayesovské paradigma s využitím Markovových náhodných polí pro analýzu obrazů. Tento přístup měl za posledních 20 let velký vliv a v této rychle se rozvíjející oblasti zůstává vzácnou cestou. V dalším milníku[5][6] ve spolupráci s Y. Amitem zavedl pojem pro randomizované rozhodovací stromy,[7][8] které byly povolány náhodné lesy a popularizován Leo Breiman. Některá z jeho nedávných prací zahrnují představení hrubé až jemné hierarchické kaskády pro detekci objektů[9] v počítačovém vidění a klasifikátor TSP (Top Scoring Pairs) jako jednoduché a robustní pravidlo pro trénované klasifikátory vysoce dimenzionální malý vzorek datové sady v bioinformatika.[10][11]

Reference

  1. ^ S. Geman; D. Geman (1984). „Stochastická relaxace, Gibbsovo rozdělení a Bayesovské restaurování obrazů“. Transakce IEEE na analýze vzorů a strojové inteligenci. 6 (6): 721–741. doi:10.1109 / TPAMI.1984.4767596. PMID  22499653.
  2. ^ Google Scholar: Stochastická relaxace, Gibbsovo rozdělení a Bayesova obnova.
  3. ^ D. Geman; J. Horowitz (1980). "Hustoty povolání". Annals of Probability. 8 (1): 1–67. doi:10.1214 / aop / 1176994824.
  4. ^ Vysoce citovaný ISI: Donald Geman http://hcr3.isiknowledge.com/author.cgi?&link1=Search&link2=Search%20Results&AuthLastName=geman&AuthFirstName=&AuthMiddleName=&AuthMailnstName=&CountryID=-1&DisciplineID=0&id=519 Archivováno 19. 05. 2007 na Wayback Machine
  5. ^ Y. Amit a D. Geman, „Náhodné dotazy týkající se tvaru; aplikace pro rozpoznávání ručně psaných číslic“, Technická zpráva 401, ministerstvo statistiky, University of Chicago, IL, 1994.
  6. ^ Y. Amit; D. Geman (1997). Msgstr "Kvantování a rozpoznávání tvaru s náhodnými stromy". Neurální výpočet. 9 (7): 1545–1588. CiteSeerX  10.1.1.57.6069. doi:10.1162 / neco.1997.9.7.1545.
  7. ^ Rozhodovací lesy: Byl nalezen jednotný rámec pro klasifikaci, regresi, odhad hustoty, rozmanité učení a částečně kontrolované učení. Trendy. Comput. Graf. Vis., Sv. 7, č. 2–3 (2011) 81–227. (Únor 2012), str. 81–227, doi: 10.1561 / 0600000035, autor: Antonio Criminisi, Jamie Shotton a Ender Konukoglu.
  8. ^ Rozhodovací lesy pro počítačové vidění a analýzu lékařského obrazu. Redakce: A. Criminisi, J. Shotton. Springer, 2013. ISBN  978-1-4471-4928-6 (Tisk) 978-1-4471-4929-3 (Online ).
  9. ^ F. Fleuret; D. Geman (2001). "Detekce tváří od hrubého k jemnému". International Journal of Computer Vision. 41: 85–107. doi:10.1023 / a: 1011113216584.
  10. ^ D. Geman; C. d'Avignon; D. Naiman; R. Winslow (2004). "Klasifikace profilů genové exprese z párových srovnání mRNA". Statistické aplikace v genetice a molekulární biologii. 3: 1–19. doi:10.2202/1544-6115.1071. PMC  1989150. PMID  16646797.
  11. ^ AC Tan; D. Naiman; L. Xu; R. Winslow; D. Geman (2005). „Pravidla jednoduchého rozhodování pro klasifikaci lidských rakovin z profilů genové exprese“. Bioinformatika. 21 (20): 3896–3904. doi:10.1093 / bioinformatika / bti631. PMC  1987374. PMID  16105897.

externí odkazy