数学科学学院学术报告[2024] 047号

(高水平大学建设系列报告927号)

报告题目: The non-convex tensor completion for multi-dimension image data

报告人：黎稳 教授（华南师范大学）

报告时间：2024年6月7日16：00-17：00

报告地点：汇星楼702                                                    

报告内容：In this talk, we establish a tensor completion model for multi-dimension image data, which can be characterized by minimizing the non-convex low-rank surrogate of the tensor tubal rank based on the weighted Laplace function. To solve the proposed model, we establish the alternating direction method of multipliers (ADMM) based algorithm, and give a detail discussion of convergence. Experimental results conducted on multi-dimension image datasets demonstrate the superiority of the proposed model.

报告人简介：黎稳，现任华南师范大学二级教授、华南师范大学数学与应用数学国家一流本科专业建设点负责人、广东省数据科学工程技术研究中心副主任、广东省数学学会副理事长、广东省计算数学学会副理事长。主要研究方向：数值代数及其应用、张量计算与应用。主持国家自然科学基金面上项目5项、学术成果分别在 Numer Math、SIAM J Optim、SIAM J Matrix Anal Appl、SIAM J Imaging Sci、Inverse Problems、IEEE TSP、IEEE TC、IEEE TNNLS、ACM TIST和Pattern Recognition等重要学术刊物上发表。研究成果分别获2011年和2020年广东省自然科学奖二等奖（排名第一）。

欢迎师生参加！

报告邀请人：李敏    

                                    数学科学学院

                                  2024年6月5日