报告题目： Atomic Representation-based Classification: Theory, Algorithm and Applications
　　报告人：李落清 （湖北大学 教授）
　　报告时间：2018年11月2日  15:30
　　报告地点：格致中楼500
　　报告摘要： Representation-based classification (RC) methods such as sparse RC (SRC) have attracted great interest in pattern recognition recently. In this talk, we introduce a new condition called atomic classification condition (ACC), which reveals important geometric insights for the theory of ARC. We establish the theoretical guarantees for a general unified framework termed as atomic representation-based classification (ARC), which includes most RC methods as special cases. We show that under such condition ARC is provably effective in correctly recognizing any new test sample, even corrupted with noise. Numerical results are provided to validate and complement our theoretical analysis of ARC and its important special cases for both noiseless and noisy test data.
　　报告人简介：李落清，理学博士。湖北大学数学与统计学学院教授，博士生导师。从事逼近论及其应用的教学和研究工作。主要研究兴趣：函数逼近与小波分析、时频分析与信号处理、学习理论与模式识别。
　　1991年至1993年、1999年两次获国家留学基金委资助，留学和访问德国。曾应邀访问泰国库拉隆功大学、比利根特大学、德国埃尔兰根大学、德国哥廷根大学、日本大阪教育大学、香港浸会大学、香港城市大学、澳门大学等。曾担任小波分析及其应用国际学术会议程序委员会主席和小波分析与模式识别国际学术会议程序委员会主席。现任国际学术刊物《International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing》编委 (Managing Editor)。合作出版学术著作1部，发表学术论文130余篇，被SCI收录110余篇，被引1000余次。获湖北省自然科学三等奖1项。主持国家自然科学基金项目5项，主持国家教委留学回国人员科研项目1项，湖北省自然科学基金重点项目1项，省部级基金项目5项。培养的博士研究生中3人获湖北省优秀博士学位论文。
　　欢迎广大师生参加！
　　

理学院
2018年11月1日