报告题目：鲁棒统计拟合中的凸规划方法

报告时间：11月29日 10:00

报告地点：行政C 510

报告人：David Suter

报告内容:

本讲座主要探讨计算机视觉中的一种新的博弈优化算法，用来有效地除去outlier。 我们把outlier去除问题看作两个在兴趣上有冲突的游戏者，即optimizer和outlier之间的一场游戏。 这种博弈的观点不仅能从一种全新的角度来诠释很多现有方法，而且推动了一种通用优化框架的形成，该框架被证明能够统一各种现有的相关方法。本算法的本质是一种混合整数minmax（凸凹）问题形式化，尽管minmax问题通常难以有效地优化，但对于一些常用的视觉目标函数，我们指出等价的线性规划再形式化是存在的。我们在两个典型的多视几何问题上展示我们的方法：图像拼接的单应估计和运动恢复结构，在实际图像上的实验表明我们的方法在性能上远超近期的相关技术。

报告人简介

David Suter 教授，澳大利亚Adelaide大学计算机科学系系主任，目前担任多家国际高水平期刊主编、副主编，包括国际顶级期刊International Journal of Computer Vision（IJCV）。曾任澳大利亚Monash大学教授，2002年亚洲计算机视觉会议（Asian Conference on Computer Vision，ACCV）大会主席，并将于2013年召开的图像处理国际会议（International Conference on Image Processing ，ICIP）上担任主席。澳大利亚国家研究委员会委员(2008-2010)。