西安交通大学教师个人主页 孙 剑

影像智能组

 Imagine: Image Intelligence Group

 

        课题组隶属于由徐宗本院士主导建立的“西安数学与数学技术研究院”和“大数据算法与分析技术国家工程实验室”。聚焦于人工智能领域中的智能学习算法（例如模型驱动深度学习等）与视觉信息处理问题研究，突出数学与信息学科的交叉特色，力求在基础学习算法、自然图像和医疗影像的重建、处理与分析方法上做出创新性工作。

 

       课题组处于初创期，指导教师正在尽心尽力地搭建更好的软硬件平台条件，为学生提供切实的指导与帮助。热烈欢迎具有学术理想、或希望作出工业界中有用算法的学生加入。

 

        研究方向一：基础学习算法与图像分析方法。探索解决图像等视觉信息处理与分析的新的机器学习算法（主要方法：模型驱动的深度学习、深度网络随机优化算法的元学习方法、图像处理与分析基础问题等）。

 

     成员：杨燕（组长、博士生，研究方向：优化、统计驱动的深度学习算法, NIPS一篇，IEEE TPMI）

                杨栋（博士生二年，图像恢复等底层视觉深度学习方法，IEEE SPL一篇，ECCV一篇）

                毕海霞（博士，SAR影像处理深度学习方法，IEEE TGARS两篇（1篇在修），IJRS1、IGRSS各1篇, 已得到英国博士后，并通过法国 INRIA博士后面试）

                Thomas Eboli (INRIA/巴黎高师，与Jean Ponce教授联合指导（共同导师），研究方向：图像去模糊的深度学习方法)

                张安美（博士生二年，图像恢复、深度估计的深度学习方法）

                王世鹏 （博士生一年,  深度网络随机优化算法的learning to learn算法）

                张昊天（博士生一年，基于深度学习的凸优化与非凸优化算法）

                白子轩（硕士生，基于模型驱动深度学习的图像恢复）

                王   哲（硕士生，基于深度学习的稀疏low-rank优化算法，本科交大数学试验班毕业）

                冯嘉孙（硕士生，基于深度增强学习的深度学习优化方法，交大数学试验班毕业，优秀毕业设计）

 

 

        研究方向二：医学图像重建与医疗影像分析方法。针对医学影像（MRI, CT, PET）的重建、器官分割与辅助诊断等问题，研究其数学模型与算法（主要方法：反问题方法，深度学习方法等）。

 

        成员： 杨鹤然（组长，博士生三年，多模态图像生成、多图谱心脏分割。目前在约翰霍普金斯大学访学、本科交大数学实验班毕业。MICCAI oral一篇，MIA一篇）

                     杨   燕 （博士生二年，核磁共振成像深度学习方法研究，最早将基于模型的深度学习引入压缩传感核磁共振成像问题，NIPS一篇，IEEE TPAMI）

                     安世杰 （硕士生，基于RPCA深度网络的眼底视网膜病灶检测，获评优秀毕业生，已拿到快手、科大讯飞等offer，从事深度学习研发工作）

                     樊迪文（硕士生，基于深度度量学习的医学影像配准方法）

                     孟   楠（硕士生，基于深度学习的核磁共振成像方法） 

 

   

      研究方向三：3D视觉信息处理。包括三维形状分析、三维与二维图像间的相互指导等（主要方法：几何+图结构+深度学习）

     

        成员：

                 于瑞璇（博士生二年、组长，提出3D形状上的流形深度学习方法，发表ECCV-GMDL一篇）

                 潘浩洋（硕士生，图上深度学习方法）

                卫   鑫 （硕士生， 3D形状上深度学习方法）

         同时，与李慧彬副教授共同合作指导3D人脸识别研究。