Намрата Васвани — индийско-американский инженер-электрик , известная своими исследованиями в области измерения сжатых данных , надежного анализа главных компонентов , обработки сигналов , теории статистического обучения и компьютерного зрения . [1] Она является профессором электротехники и вычислительной техники Джозефа и Элизабет Андерлик в Университете штата Айова и (с любезного разрешения) профессором математики в штате Айова. [2]
Намрата Васвани получила степень бакалавра электротехники в Индийском технологическом институте Дели в 1999 году. Она защитила докторскую диссертацию. в области электротехники и вычислительной техники в 2004 году в Университете Мэриленда, Колледж-Парк . [2] Ее научным руководителем была Рама Челлаппа, [3] а ее диссертация была посвящена теме «Обнаружение изменений в динамических моделях стохастической формы с применением в моделировании активности и обнаружении аномалий» . [4]
После докторской диссертации в Технологическом институте Джорджии в 2005 году она поступила на факультет штата Айова. В 2013 году ей было предоставлено любезное назначение по математике, [2] и должность профессора Андерлика в 2019 году. [2] [5] Она также возглавляет Женщины в комитете обработки сигналов Общества обработки сигналов IEEE . [1]
В 2018 году Намрата Васвани был назван членом IEEE «за вклад в восстановление динамически структурированных многомерных данных». [6] . В 2019 году она была названа почетным выпускником факультета электротехники и вычислительной техники Мэрилендского университета. [1]
Во-первых, Намрата Васвани был первым автором, разработавшим динамический метод RPCA [7] в рамках L+S-разложения в 2010 году, сразу после работы Кандеса и др. [8] в 2009 году по RPCA посредством разложения на низкоранговые и разреженные матрицы. Она сразу поняла интерес к разработке доказуемого решения проблемы динамического RPCA и предложила полезный метод динамического RPCA для приложений компьютерного зрения в реальном времени. Фактически она была предшественником и пионером такого рода динамических методов RPCA.
Во-вторых, Намрата Васвани на протяжении многих лет постепенно улучшал исходную версию ReProCS, уделяя внимание как ее гарантиям производительности, так и эффективности использования памяти. [9] [10] [11] Последняя версия ReProCS под названием PracReProCS является лучшим методом в крупномасштабном наборе данных CDnet 2014 (который является эталоном в области обнаружения изменений) в категории динамических методов RPCA, обеспечивающих производительность. гарантии. [12] В 2018 году профессор Намрата Васвани разработал MEROP [13] — быстрый и эффективно использующий память алгоритм для RPCA. Кроме того, код PracReProCS и MEROP находится в открытом доступе для научного сообщества. Таким образом, она демонстрирует свою заинтересованность в совместном и воспроизводимом исследовании.
В-третьих, Намрата Васвани предоставила первый ценный унифицированный синтез/обзор алгоритмов динамического RPCA/отслеживания подпространства в зрелой статье [14] , а также является экспертом по двум специальным вопросам [15] [16] в области RPCA/динамического RPCA через L +S разложение, демонстрирующее этой деятельностью ее международное лидерство в этой области. Кроме того, она также выступила с очень ценным приглашенным докладом на семинаре RSL-CV 2017, приуроченном к ICCV 2017, а также провела множество приглашенных докладов на семинарах и приглашенный краткий курс в IIIT-Дели, демонстрируя, что ее инвестиции должны быть максимально распространены. ее исследование. В 2014 году она получила награду Общества обработки сигналов IEEE (SPS) за лучшую работу за свою статью о динамическом измерении сжатия.