报告时间:11月29日(星期四)15:00
报告地点:信息楼自动化学院310报告厅
报 告 人:杨越,自动化学院讲师、工学博士
报告题目:University of New Brunswick学习情况交流
内容简介:留学经历、科研心得及主要研究工作介绍。图像技术作为一种非破坏性测量方式,在地质环境与灾害监测中正起着重要的作用。但目前对地震信号的图像分析仍在处于探索中。针对繁杂的地震信号,采用多信号的时频特性分析与图像纹型特征匹配的方法,减少破坏性监测,从而建立基于信号与图像特征匹配的综合地震信号特征关联模型,并探讨图像分类技术在其他资源环境中的应用。
报告人简介:杨越,2011年获得华中科技大学计算机科学博士学位,2017年10月至2018年10月,国家公派加拿大访问学者。研究方向:信号处理;机器视觉;图像特征匹配与分类。主持国家自然科学基金、中央高校基金、重点实验室开放基金等项目。发表论文10余篇,申请专利软著多项。