【报告题目】卷积神经网络与光学信息处理
【报告人】邸江磊教授 广东工业大学，西北工业大学
【报告时间】2021年11月2日（周二）19:00
【会议链接】https://meeting.tencent.com/dm/kLDceiKXVjNe（腾讯会议）
【报告ID】 946 486 476
【报告摘要】近年来，深度学习技术蓬勃发展，深度神经网络具备抽象特征的高效识别与提取能力、强大的非线性拟合能力、抗干扰鲁棒性及非凡的泛化能力，被广泛应用于自动驾驶、目标识别、机器翻译、语音识别等领域，并且在复杂光场成像及光信息处理应用中也显示出强大的优势。报告重点介绍卷积神经网络（CNN）的基础概念和结构构成，回顾其在数字全息物场重建、相位解包裹、光学层析成像、合成孔径系统图像复原、大气湍流波前感知与畸变校正等方面的最新研究进展，分析CNN在光学信息处理中的典型应用特点及其应用于光学信息处理中的不足，并展望其未来发展趋势。
【报告人简介】江磊，教授，博士生导师。先后于2004年，2007年和2012年在西北工业大学获得本科、硕士和博士学位。主要从事基于人工智能的计算光学成像方法研究和精密光学测量仪器设计研发。主持国家自然科学基金面上项目、NSAF联合基金项目、航空科学基金等项目多项，在国内外学术期刊发表SCI论文80余篇，获授权国家发明专利16项。
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