博士论文答辩安排

题目一：基于结构稀疏的目标识别与跟踪方法研究

博士生：李美惠

专   业：信号与信息处理

导   师：彭真明 教授

内容简介：目标识别与跟踪是当前计算机视觉领域的研究热点之一，主要实现对目标类别的判断和持续定位，在军事和民用领域均具有十分广泛的应用。本文主要围绕可见光及热红外图像在识别和跟踪算法中的目标外观建模问题，在稀疏理论基础上继续探索和研究，采用多种结构稀疏编码方式更加灵活地对目标建模，具体包括数据驱动下的自适应局部结构稀疏表示模型、基于多任务学习的局部加权反向联合稀疏表示模型、基于掩膜的稀疏表示模型以及一种自下而上与自顶向下的集成跟踪框架。本文提出的算法在多个公开数据集上进行验证实验和对比实验，实验结果表明其具有优异的性能。

 

题目二：时空谱多特征联合红外弱小目标检测方法研究

博士生：黄苏琦

专   业：信号与信息处理

导   师：彭真明 教授

内容简介：红外弱小目标检测在诸如监视、预警、制导和反导等军事领域都有着重要用途。由于红外探测器成像质量有限，以及多数应用场景成像条件复杂等原因，红外弱小目标常常淹没在背景杂波和噪声之中，给目标检测带来了巨大挑战。传统红外弱小目标检测方法往往存在着虚警率高、稳定性低等问题，距离实际应用仍有一定距离。本文在空间域、时间域及变换域构建特征，并根据各域特征的优势，对多域特征进行综合分析和利用，从而在特征空间对目标和背景进行更有效的区分，进而提升了检测结果的质量和检测算法的鲁棒性。

 

题目三：基于压缩感知的地震波成像及反演方法研究

博士生：吴昊

专   业：信号与信息处理

导   师：彭真明 教授

内容简介：为了降低反演多解性，提高反演精度，论文结合统计学贝叶斯及压缩感知理论对地震成像及反演方法开展了深入研究，取得了一定的研究进展。研究内容包括基于伽马分布的贝叶斯、数据驱动Metropolis-Hastings采样的贝叶斯反演、混合二阶分数阶ATpV正则化约束反演及二阶交叠组稀疏和加速ADMM地震反演方法等。研究方法得到了模型数据和实际资料的测试，验证了方法的有效性。

 

答辩委员会主席：

       程建，教授/博导，信息与通信工程， 电子科技大学

答辩委员会委员：

      张启衡，研究员/博导，信号与信息处理，中国科学院光电技术研究所

      文晓涛，教授/博导，地球探测与信息技术，成都理工大学

      赵   青，研究员/博导，信息与通信工程，电子科技大学

      王卓然，教授/博导，信息与通信工程，电子科技大学 

 

答辩秘书： 张天放 

时间：2020年5月30日，下午14:00-18:00

地点：电子科技大学（沙河校区）逸夫楼239 

欢迎各位专家、同行莅临指导！ 

成像探测与智能感知实验室

2020年5月25日