Майкл Элад - Michael Elad

Майкл Элад
Elad2017.jpg
Майкл Элад (2017)
Родившийся (1963-12-10) 10 декабря 1963 г. (56 лет)
Хайфа, Израиль
НациональностьИзраиль
Альма-матерТехнион
ИзвестенРедкие представления, К-СВД, Сверхвысокое разрешение изображения
Научная карьера
ПоляИнженерное дело, Информатика, Математика, Статистика
УчрежденияТехнион
Стэндфордский Университет
ДокторантАрье Фойер

Майкл Элад (родился 10 декабря 1963 г.) - профессор Информатика на Технион - Израильский технологический институт. Его работа включает фундаментальный вклад в области разреженные представления, и внедрение этих идей в алгоритмы и приложения в обработка сигналов, обработка изображений и машинное обучение.

Академическая биография

Элад имеет степень бакалавра наук. (1986), M.Sc. (1988) и д. (1997) в области электротехники из Технион - Израильский технологический институт. Его магистр наук под руководством профессора Дэвида Малаха сосредоточился на алгоритмах сжатия видео; и его доктор наук на сверхвысокое разрешение алгоритмы для последовательностей изображений под руководством профессора Ари Фойера.

После нескольких лет (1997-2001) промышленных исследований в Лаборатория Hewlett-Packard В Израиле и в Джигами Майкл занял должность научного сотрудника в Стэндфордский Университет с 2001 по 2003 год тесно сотрудничал с профессором Джином Голубом (CS-Stanford), профессором Пейманом Миланфаром (EE-UCSC ) и Проф. Дэвид Л. Донохо (Статистика - Стэнфорд).

В 2003 году Элад занял постоянную должность преподавателя в отделе информатики Техниона. В 2007 году он получил должность доцента, а в 2010 году - профессора.

Исследование

Майкл Элад работает в области обработка сигналов и обработка изображений, специализируясь, в частности, на обратные задачи и разреженные представления. Поле разреженные представления представляет универсальную модель уменьшения размерности для источников данных и сигналов, основанную на «разреженности», а также различные теоретические и практические инструменты для ее реализации. В последние годы было показано, что эта область тесно связана с архитектурами и алгоритмами глубокого обучения. Проф. Элад является автором сотни технических публикаций в этой области, многие из которых привели к исключительное влияние. Среди них он является создателем К-СВД алгоритм,[1] вместе с Аароном и Брукштейном, а также он является автором книги 2010 г. [2] "Разреженные и избыточные представления: от теории к приложениям в обработке сигналов и изображений".

В 2017 году профессор Элад и Янив Романо (его аспирант) создали специализированный МООК на теория разреженных представлений, данные под edX.

Профессиональные роли и почести

Профессор Элад на протяжении многих лет работал в редакционных советах нескольких журналов:

В 2015-2018 гг. Проф. Элад возглавлял Программа совершенствования Ротшильдов-Техниона. Это флагманская программа бакалавриата в Технионе, предназначенная для выдающихся студентов, с упором на индивидуальные и сложные учебные программы для каждого из ~ 50 зачисленных студентов, а также участие в исследованиях.

Майкл является лауреатом Премии Генри Тауба за успехи в учебе в 2008 и 2015 годах, премии Хершеля-Рича 2010 года за инновации и премии Янаи 2017 года за выдающиеся достижения в преподавании. Его обзорный доклад SIAM 2009 г.[3] вместе с Донохо и Брукштейном получили премию SIAG Imaging-Science Prize в 2014 году. Майкл является членом IEEE с 2012 года (за вклад в разреженность и избыточность обработки изображений) и его назвали Член SIAM в 2018 году.[4] (За вклад в теорию и развитие разреженных представлений и их приложений для обработки сигналов и изображений). Он был награжден престижным передовым грантом ERC в течение 2013-2018 годов. Профессор Элад является лауреатом трех наград IEEE в 2018 году: (i) Премия за технические достижения IEEE Signal Processing Society (SPS) за вклад в обработку сигналов на основе разреженности; (ii) Награда IEEE SPS Sustained Impact Paper за его статью K-SVD, упомянутую выше; и (iii) Премия SPS за лучшую работу за его работу по анализу K-SVD. [5].

Проф. Элад появился в [1] за 2015, 2016, 2017 и 2018 годы, опубликованные Clarivate Analytics (ранее Thompson-Reuters). Эти списки включают ~ 3500 самых влиятельных умов мира в области науки, охватывающих различные дисциплины, от иммунологии и сельского хозяйства, через химию и физику, вплоть до компьютерных наук и инженерии.

Рекомендации

  1. ^ Aharon, M .; Elad, M .; Брукштейн, А. (2006), «K-SVD: алгоритм создания переполненных словарей для разреженного представления» (PDF), Транзакции IEEE при обработке сигналов, 11 (54): 4311–4322, Bibcode:2006ITSP ... 54.4311A, Дои:10.1109 / TSP.2006.881199.
  2. ^ Элад, Майкл (2010), Редкие и избыточные представления: от теории к приложениям в обработке сигналов и изображений, ISBN  978-1441970107.
  3. ^ Bruckstein, A.M .; Donoho, D.L .; Элад, М. (2009), «От разреженных решений систем уравнений к разреженному моделированию сигналов и изображений» (PDF), SIAM Обзор, 2 (51): 34–81, Bibcode:2009SIAMR..51 ... 34B, CiteSeerX  10.1.1.102.4697, Дои:10.1137/060657704.
  4. ^ «SIAM объявляет выпуск стипендиатов 2018 года», Новости SIAM, 29 марта 2018
  5. ^ Рубинштейн, Р .; пелег, Т .; Элад, М. (2013), "Анализ K-SVD: алгоритм изучения словаря для разреженной модели анализа" (PDF), Транзакции IEEE при обработке сигналов, 61 (3): 661, Bibcode:2013ITSP ... 61..661R, CiteSeerX  10.1.1.295.4488, Дои:10.1109 / TSP.2012.2226445.

внешняя ссылка