시후창

Shih-Fu Chang
시후창
张世富
태어난
윈린, 타이완
교육
수상
  • 아카데미시니카 2018
  • 동료, ACM(Association for Computing Machine), 2017
  • 암스테르담 대학교 명예박사(2016)
  • IEEE 신호처리학회 기술공로상(2012년)
  • 멀티미디어 ACM 특별 이익 그룹 기술 성과상(2011년)
  • 동료, AAAS (American Association for Advance of Science) (2010)
  • 동료, IEEE (2004)
  • IEEE 키요 토미야스상 (2009)
과학 경력
필드컴퓨터 공학, 전기 공학
기관컬럼비아 대학교
웹사이트www.ee.columbia.edu/~~창

시후창은 멀티미디어 정보 검색, 컴퓨터 비전, 머신러닝, 신호 처리 등에 관한 연구로 유명한 대만계 미국인 컴퓨터 과학자 겸 전기 엔지니어다.그는 현재 컬럼비아 대학의 공학 및 응용 과학의 임시 학장이며, 그곳에서 리처드 디커 교수도 맡고 있다.2013년부터 2017년까지 컴퓨터기계협회(ACM) 멀티미디어 특별이익그룹(SIGMM) 회장을 역임했다.그는 2016년 아미너에 의해 멀티미디어 분야에서 가장 영향력 있는 학자로 선정되었다.[1]그는 2017년 ACM 펠로우로 선출되었다.[2]

전기

장 교수는 1985년 국립대만대에서 전기공학 학사, 1993년 버클리 캘리포니아대에서 전기공학 및 컴퓨터공학 박사 학위를 받았다.박사학위 취득 후 그는 컬럼비아 대학교 조교수로 입사했다.2007년부터 2010년까지 전기공학 석좌를 지냈고 2011년 컴퓨터공학에서 공동임용됐다.그는 공동 PI를 거쳐 1993년부터 2003년까지 미디어 기술 분야의 25개 이상의 산업 후원자가 참여하는 컬럼비아 대학의 ANDIT 산업 컨소시엄의 공동 책임자로 활동했다.그는 컬럼비아 공과대학 수석부학장(2012~2015년)이 되었고, 이후 컬럼비아 공과대학 수석부학장(2015~2015년 현재)이 전략적 계획, 특별 연구 이니셔티브, 교수진 개발, 국제 협력 등에서 학교의 노력에 주요한 역할을 담당하였다.장씨는 대규모 영상/영상 검색, 모바일 영상 검색, 영상 인증, 준감독 학습으로 정보 검색에 폭넓은 응용을 하는 등 멀티미디어 정보 검색에 큰 영향력을 행사한 것으로 유명하다.그의 연구는 10개 이상의 기업에 대한 기술 인허가 및 3개의 스타트업 기업을 만드는 결과를 낳았다.2017년 8월 22일 현재 그의 출판물은 h-지수 100으로 4만1000회 이상 인용되고 있다.[3]

수상

장동건의 주목할 만한 상은 다음과 같다.

  • 아카데미시니카 2018
  • 동료, ACM(Association for Computing Machine), 2017[2]
  • 멀티미디어 분야에서 가장 영향력 있는 학자, 2016년[1]
  • 암스테르담대학교 명예박사학위, 2016년[4] 384주년 기념식
  • The Society of Columbia Collaboria, 2013년 위대한 교사상
  • IEEE 신호 처리 협회, 2012년 기술 성과상
  • 멀티미디어 부문 ACM 특별 이익단체 기술공로상, 2011
  • 동료, AAAS (American Association for Advancement of Science), 2010
  • IEEE Kiyo Tomiyas Award, 2009년
  • 동료, IEEE, 2004

리서치

장 교수의 연구는 멀티미디어 정보 검색, 컴퓨터 비전, 기계 학습, 신호 처리 등을 포함한다.그의 작업의 주요 초점은 대규모 아카이브와 라이브 소스에 만연한 영상 콘텐츠와 멀티미디어에서 정보를 추출하는 지능적인 방법과 시스템 개발에 있다.1990년대 초, 그의 그룹은 가장 초창기적이고 가장 잘 알려진 콘텐츠 기반의 이미지 검색 시스템인 VisualSEEK와 VideoQ를 개발하여 [5][6]이 활기찬 영역의 기초를 세웠다.지난 20년 동안 그는 대형 멀티미디어 온톨로지, 시각적 개념 분류기의 대형 라이브러리, 멀티미디어 온톨로지 구축 자동 방법 등을 개발하여 멀티미디어 검색 분야에 상당한 기여를 했다.[7][8][9][10]이것들은 오늘날 실제로 사용되는 비디오 검색 시스템의 설계에 큰 영향을 끼쳤다.[11]그는 수십억 개 이상의 이미지 데이터베이스를 효율적으로 검색하기 위해 잘 알려진 몇 가지 소형 해싱 기술을[12] 개발했다.그의 콤팩트한 해싱 작업으로 200여 개 사법기관에 배치된 온라인 인신매매 범죄 격투 시스템(Svebor Caraman과 공동 작업) 등 쟁쟁한 애플리케이션(앱)의 속도 향상과 저장 감소가 가능해졌다.[13][14]또한, 그는 시끄럽고 희박한 라벨로 대규모 멀티미디어 검색 시스템을 훈련해야 하는 과제를 성공적으로 해결하는 그래프 기반의 반 감독 학습의[15][16] 기본적 방법을 잇달아 개발했다.이러한 방법은 신속한 이미지 검색을 위한 최초의 상용화된 뇌기계 인터페이스 시스템을[17] 구축하는 데 채택되었다.재시동 이론이 있는 무작위 보행에 기반한 그래프 기반 검색 프로세스는 X와 공동으로 개발되었다.우와 Z.리씨는 화웨이의 대형 앱 추천 시스템(애플리케이션 10억개, 이용자 3억명 연결)에도 투입됐다.[16]

참조

  1. ^ a b "2016 Most Influential Scholars in Multimedia".
  2. ^ a b ACM Recognizes 2017 Fellows for Making Transformative Contributions and Advancing Technology in the Digital Age, Association for Computing Machinery, December 11, 2017, retrieved 2017-11-13
  3. ^ "Shih-Fu Chang's Google Scholar Profile".
  4. ^ "UvA awards honorary doctorates to computer scientist Chang and epigeneticist Feinberg".
  5. ^ 스미스, 존 R, 그리고 시후 장.비주얼SEEk: 완전히 자동화된 컨텐츠 기반 이미지 쿼리 시스템."멀티미디어에 관한 ACM 국제회의, 페이지 87-98.ACM, 1997.
  6. ^ 장, 시후, 윌리엄 첸, 호레이스 J. 멍, 하리 순다람, 디중."완전히 자동화된 컨텐츠 기반 비디오 검색 엔진으로 시티오템포럴 쿼리를 지원한다."비디오 기술을 위한 회로 및 시스템, 8번 IEEE 트랜잭션: 602-615.
  7. ^ 나파데, 밀린드, 요한 R.스미스, 젤레나 테식, 시후 장, 윈스턴 슈, 린든 케네디, 알렉산더 하우프트만, 존 커티스."멀티미디어를 위한 대규모 개념 온톨로지." IEEE 멀티미디어 13, 3번(2006): 86-91.
  8. ^ 보르스, 데미안, 룽룽지, 타오첸, 토마스 브뤼엘, 시후 장."형용사 쌍을 이용한 대규모 시각적 감성 온톨로지 및 검출기"멀티미디어에 관한 ACM 국제 회의의 절차, 223-232페이지.ACM, 2013.
  9. ^ 예, 광난, 이퉁 리, 홍량 쉬, 동 류, 시후 장. "이벤트넷: 비디오 속의 복잡한 이벤트 탐지를 위한 대규모 구조화된 개념 도서관"멀티미디어에 관한 ACM 국제회의의 절차서, 페이지 471-480.ACM, 2015.
  10. ^ Li, Hongzhi, Joseph G. Ellis, Heng Ji, Shih-Fu Chang. "지식 기반 구축을 위한 특정 멀티모달 패턴 마이닝"멀티미디어 컨퍼런스에 관한 ACM 절차 821-830페이지.ACM, 2016.
  11. ^ 아미르, 아르논, 마르코 베르그, 시후 창, 윈스턴 슈, 기리다란 아이옌가, 칭영 린, 밀린드 나파데 외 연구진."IBM 연구 TRECVID-2003 비디오 검색 시스템." NIST TRECVID-2003(2003)
  12. ^ 류, 위, 준왕, 룽룽지, 유강장, 시후창."알맹이로 해싱하는 감독"컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR)에서 IEEE Conference on 2074-2081, 2012.
  13. ^ 페드로 체켈리 외 연구진, "인신매매와 싸우기 위한 지식 그래프 구축 및 사용," 2015년 10월 국제 시맨틱 웹 컨퍼런스 (ICSW)에서 개최되었다.
  14. ^ 컬럼비아 대학교 콘텐츠 기반 DARPA MEMEX 프로젝트 이미지 검색 시스템http://www.ee.columbia.edu/dvmm/memex/
  15. ^ 왕, 준, 토니 제바라, 시후 장."탐욕적인 맥스컷을 이용한 세미 감독 학습" 머신러닝 리서치 저널 14, no.2013년 3월: 771-800.
  16. ^ a b 우, 샤오밍, 정오 리, 앤서니 M. 소, 존 라이트, 시후 장."일부적으로 흡수되는 무작위 보행으로 학습"NIPS(Neural Information Processing Systems)의 진보, 페이지 3077-3085. 2012.
  17. ^ 왕, 준, 에릭 폴마이어, 바바라 한나, 유강 장, 폴 사이다, 시후 장. "빠른 이미지 검색을 위해 뇌 상태를 해독한다."멀티미디어에 관한 제17회 ACM 국제회의의 절차서, 페이지 945-954.ACM, 2009.

외부 링크