招生信息

 1.  博士后招聘

      欢迎报名或咨询,期望在应用数学、图像或人工智能学习相关领域高水平国际期刊或会议上发表过高质量论文,将提供有竞争力的待遇,详情请见:

      http://math.xjtu.edu.cn/info/1088/6319.htm

       欢迎申请西安交通大学博新计划:http://hr.xjtu.edu.cn/info/1042/5863.htm

     

2. 研究生招生

     招生简章: 西安交通大学---数学与统计学院---图像处理与分析 & 计算智能与信息技术的数学基础。有意向的同学请通过邮箱发送简历等信息。

     博士生招生:  1-2人 / 年,要求硕士期间在数学(例如优化与统计等)、或机器学习、或图像与视觉等方向具有良好训练;对自我有高要求、敢于开拓。

     硕士生招生:  2-3人 / 年,要求具有很好的数学基础,对应用数学、图像分析、人工智能算法研究具有较高兴趣。有读博意向和长学制者优先(针对学硕)。

 

-- 培养宗旨:

    课题组以学生培养为根、以追求学术创新和卓越为本,将尽心尽力为学生发展提供系统的训练、为团队成员能力提升创造平台和机会。

课题组介绍

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。