stringtranslate.com

Намрата Васвани

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]

Образование и карьера

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]

Признание

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]

Достижения

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.

Рекомендации

  1. ^ abc Цзян, Маракби, Васвани и Ву названы почетными выпускниками ЕЭК 2019 года, Институт системных исследований Университета Мэриленда, 6 июня 2019 г.
  2. ^ abcd Curriculum vitae (PDF) , получено 3 сентября 2019 г.
  3. ^ Намрата Васвани в проекте «Математическая генеалогия»
  4. ^ Запись в каталоге WorldCat «Обнаружение изменений в динамических моделях стохастической формы с приложениями для моделирования активности и обнаружения аномалий», получено 3 сентября 2019 г.
  5. ^ «Три инженера-циклона названы профессорами Андерлика», Колледж инженерных новостей , Университет штата Айова, 5 августа 2019 г. , получено 3 сентября 2019 г.
  6. ^ Альбанезе, Джованни младший (17 декабря 2018 г.), «Выдающиеся индийско-американские инженеры названы стипендиатами IEEE на 2019 год», Западная Индия
  7. ^ К. Цю; Н. Васвани (2010). «Поиск надежных главных компонентов в реальном времени». Международная конференция по управлению связью и вычислительной технике . arXiv : 1010.0608 .
  8. ^ Эммануэль Дж. Кандес; Сяодун Ли; Йи Ма; Джон Райт (2009). «Надежный анализ главных компонентов?». Журнал АКМ . 58 (3): 1–37. дои : 10.1145/1970392.1970395. S2CID  7128002.
  9. ^ Х. Го; К. Цю; Н. Васвани (2014). «Практический ReProCS для разделения разреженных и малоразмерных сигнальных последовательностей из их суммы - Часть 1». Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP) , 2014 г. стр. 4161–4165. дои : 10.1109/ICASSP.2014.6854385. ISBN  978-1-4799-2893-4. S2CID  29223.
  10. ^ Х. Го; К. Цю; Н. Васвани (2014). «Практическое ReProCS для разделения разреженных и малоразмерных сигнальных последовательностей из их суммы - Часть 2». ГлобалСИП 2014 .
  11. ^ Х. Го; К. Цю; Н. Васвани (2014). «Онлайн-алгоритм разделения разреженных и маломерных сигнальных последовательностей из их суммы». Транзакции IEEE по обработке сигналов . 62 (16): 4284–4297. arXiv : 1310.4261 . Бибкод : 2014ITSP...62.4284G. дои :10.1109/TSP.2014.2331612. S2CID  6704261.
  12. ^ Н. Васвани; Т. Бауманс; С. Джавед; П. Нараянамурти (июнь 2018 г.). «Надежный PCA и надежное отслеживание подпространства: сравнительная оценка». Семинар по статистической обработке сигналов IEEE, SSP 2018 .
  13. ^ П. Нараянамурти; Н. Васвани (апрель 2018 г.). «Быстрый и эффективно использующий память алгоритм для надежного PCA (MEROP)». Международная конференция IEEE по акустике, речи и сигналу, ICASSP 2018 .
  14. ^ Н. Васвани; Т. Бауманс; С. Джавед; П. Нараянамурти (июль 2018 г.). «Надежное обучение подпространству: надежный PCA, надежное отслеживание подпространства и надежное восстановление подпространства». Журнал обработки сигналов IEEE . 35 (4): 32–55. arXiv : 1711.09492 . Бибкод : 2018ISPM...35d..32V. дои : 10.1109/MSP.2018.2826566. S2CID  3691367.
  15. ^ Т. Бауманс; Н. Васвани; П. Родригес; Р. Видаль; З. Лин (декабрь 2018 г.). «Введение в специальный выпуск, посвященный надежному обучению и отслеживанию подпространства: теория, алгоритмы и приложения». Журнал IEEE по избранным темам обработки сигналов .
  16. ^ Н. Васвани; Ю. Чи; Т. Бауманс (июль 2018 г.). «Специальный выпуск «Переосмысление PCA для современных наборов данных: теория, алгоритмы и приложения»». Труды IEEE . дои : 10.1109/JPROC.2018.2853498 . S2CID  51935138.

Внешние ссылки