ルネ・ヴィダル
チリのコンピュータ科学者（1974年生まれ）
ルネ・ヴィダル
生まれる1974年（50～51歳）
ラウタロ、チリ
母校チリ・カトリカ大学
カリフォルニア大学バークレー校
受賞歴ACMフェロー（2022年）
エドワード・J・マクラスキー技術功績賞（2021年）
AIMBEフェロー（2020年）
IAPRフェロー（2016年）
IEEEフェロー（2014年）
IAPRアガーワル賞（2012年）
スローンフェロー（2009年）
ONR若手研究者賞（2009年）
NSFキャリア賞（2004年）
科学者としてのキャリア
フィールド機械学習
コンピュータビジョン
医用画像コンピューティング
ロボット
工学 制御理論
機関ペンシルベニア大学
ジョンズ・ホプキンス大学
論文一般化主成分分析（GPCA）：部分空間クラスタリングとモーションセグメンテーションへの代数幾何学的アプローチ （2003）
博士課程の指導教員S.シャンカール・サストリー[1]
Webサイトwww.cis.jhu.edu/~rvidal/

ルネ・ヴィダル（1974年生まれ）はチリの 電気技師、コンピュータ科学者であり、機械学習[2] 、コンピュータビジョン[3] 、医用画像コンピューティング[4] 、ロボット工学[5]、制御理論[6 ]の研究で知られています。彼はペンシルバニア大学のラクレフ大学教授であり、工学・応用科学学部の電気システム工学科とペレルマン医学大学院の放射線科を兼任しています。彼はまた、データ工学・科学イノベーションセンター（IDEAS）の創設ディレクターでもあります。

バイオグラフィー

ヴィダルはチリのポンティフィシア・カトリック大学で学士課程を修了し、1995年に理学士号、 1996年に工学修士号を取得した。DICTUCで1年間学んだ後、カリフォルニア大学バークレー校に入学し、 2000年に電気工学の修士号、2003年にコンピューターサイエンスの博士号をそれぞれ取得した。 [7] 2004年にジョンズ・ホプキンス大学に加わる前は、オーストラリア国立大学とNICTAで研究者を務めていた。2004年から2022年まで、ジョンズ・ホプキンス大学の生物医学工学部の教授を務め、応用数学・統計学、コンピューターサイエンス、電気・コンピューター工学、機械工学の副専攻も兼任していた。彼はまた、画像科学センター、計算医学研究所、計算センシング・ロボティクス研究所の教員でもありました。2017年、ヴィダルはデータサイエンス数学研究所（MINDS）の初代所長に就任しました。2023年には、ペンシルベニア大学ペレルマン医学大学院の工学・応用科学学部電気システム工学科および放射線科のラクレフ大学教授に就任し、同大学のデータ工学・科学イノベーションセンター（IDEAS）の初代所長も務めています。

栄誉と賞

2004年、ヴィダルは全米科学財団CAREER賞を受賞した。[8] 2009年、ヴィダルは海軍研究局のYoung Investigator Programの賞を受賞した。[9] 2009年、ヴィダルはアルフレッド・P・スローン財団のコンピュータサイエンスにおけるスローン研究フェローシップ[10]を受賞した。 2012年、ヴィダルはコンピュータビジョンとパターン認識における一般化主成分分析（GPCA）とサブスペースクラスタリングへの顕著な貢献により、国際パターン認識協会からJKアガーワル賞[11]を受賞した。 2014年、ヴィダルはコンピュータビジョンにおけるサブスペースクラスタリングとモーションセグメンテーションへの貢献によりIEEEフェロー[12]に選出された。 2016年、ヴィダルはコンピュータビジョンとパターン認識への貢献によりIAPRフェロー[13]に選出された。 2020年、ヴィダルは医用画像解析と医療ロボット工学への卓越した貢献により、AIMBEカレッジ・オブ・フェロー[14]に選出されました。2021年には、「コンピュータビジョンとパターン認識への応用におけるサブスペースクラスタリングと一般化主成分分析への先駆的貢献」により、エドワード・J・マクラスキー技術功績賞を受賞しました。2022年には、「コンピュータビジョンにおけるサブスペースクラスタリングとモーションセグメンテーションへの貢献」により、2022年度ACMフェローに選出されました。[15]

仕事

ヴィダルは2000年代から機械学習[2] 、 [コンピュータビジョン] 、[3] 、 [医用画像コンピューティング] 、[4] 、 [ロボット工学]、 [5]、[制御理論]の分野で著名な科学者である。機械学習では、ヴィダルはサブスペースクラスタリングに多くの貢献をしており、[16]、これには一般化主成分分析(GPCA) [17] 、[スパースサブスペースクラスタリング(SSC) [2]、低ランクサブスペースクラスタリング(LRSC) [18]に関する研究が含まれる。彼の機械学習に関する研究の多くは、彼の著書「一般化主成分分析」にまとめられている。[19]現在、彼はディープラーニングの数学的基礎、特にグローバル最適性の条件の理解に取り組んでいる。[20]コンピュータビジョンでは、ヴィダルはリジッドモーションセグメンテーション[3]、[21] 、アクティビティ認識[22]、動的テクスチャ[23]に多くの貢献をしている。[4]ロボット工学において、ヴィダルは無人車両の分散制御アルゴリズムを開発した。[5]制御理論において、ヴィダルはハイブリッドシステムの観測可能性に関する代数条件[24] [25]とハイブリッドシステムの同定に関する代数幾何学的アプローチを研究した。

参考文献

  1. ^ 数学系譜プロジェクトのルネ・ヴィダル
  2. ^ abc Elhamifar, E.; Vidal, R. (2013). 「スパースサブスペースクラスタリング：アルゴリズム、理論、および応用」. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 35 (11): 2765– 2781. arXiv : 1203.1005 . doi :10.1109/TPAMI.2013.57. PMID  24051734. S2CID  10102189.
  3. ^ abc Tron, R.; Vidal, R. (2007). 3Dモーションセグメンテーションアルゴリズムの比較のためのベンチマーク. IEEE Con​​ference on Computer Vision and Pattern Recognition. CiteSeerX 10.1.1.70.6611 . doi :10.1109/CVPR.2007.382974. 
  4. ^ abc Zappella, L.; Bejar, B.; Hager, G.; Vidal, R. (2013). 「ビデオと運動学的データによる外科的ジェスチャーの分類」. Medical Image Analysis . 17 (7): 732– 745. doi :10.1016/j.media.2013.04.007. PMID  23706754.
  5. ^ abc Vidal, R.; Shakernia, O.; Kim, HJ; Shim, DH; Sastry, SS (2002). 「確率的追跡・回避ゲーム：理論、実装、および実験的評価」IEEE Transactions on Robotics and Automation . 18 (5): 662– 669. doi :10.1109/TRA.2002.804040.
  6. ^ ab Vidal, R.; Soatto, S.; Ma, Y.; Sastry, SS (2003).線形ハイブリッドシステムのクラスの同定に対する代数幾何学的アプローチ. IEEE Con​​ference on Decision and Control. doi :10.1109/CDC.2003.1272554.
  7. ^ Vidal, Rene (2003). 一般化主成分分析（GPCA）：部分空間クラスタリングとモーションセグメンテーションへの代数幾何学的アプローチ(PDF) (博士論文). カリフォルニア大学バークレー校.
  8. ^ 「NSF CAREER賞」.
  9. ^ “ONR YIP”. 2009年11月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  10. ^ 「スローン研究フェローシップ」.
  11. ^ 「JKアガーワル賞」.
  12. ^ “IEEE Fellow”. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) . 2013年12月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  13. ^ 「IAPRフェロー」. 2023年12月18日.
  14. ^ 「AIMBEフェロー」.
  15. ^ 「グローバルコンピューティング協会、今日のテクノロジーを推進する優れた貢献で57人のフェローを選出」。Association for Computing Machinery（計算機協会）。2023年1月18日。 2023年1月18日閲覧。
  16. ^ Vidal, R. (2011). 「サブスペースクラスタリング」. IEEE Signal Processing Magazine . 28 (2): 52– 68. Bibcode :2011ISPM...28...52V. doi :10.1109/MSP.2010.939739. S2CID  18089267.
  17. ^ Vidal, R.; Ma, Y.; Sastry, SS (2005). 「一般化主成分分析 (GPCA)」. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 27 (12): 1945– 1959. arXiv : 1202.4002 . doi :10.1109/TPAMI.2005.244. PMID  16355661. S2CID  696914.
  18. ^ Vidal, R.; Favaro, P. (2014). 「低ランクサブスペースクラスタリング（LRSC）」.パターン認識レターズ. 43 : 47–61 . Bibcode :2014PaReL..43...47V. doi :10.1016/j.patrec.2013.08.006.
  19. ^ Vidal, R.; Ma, Y.; Sastry, SS (2016).一般化主成分分析 (GPCA) . Interdisciplinary Applied Mathematics. Vol. 40. Springer Verlag. doi :10.1007/978-0-387-87811-9. ISBN 978-0-387-87810-2。
  20. ^ Haeffele, B.; Vidal, R. (2017).ニューラルネットワーク学習における大域的最適性. IEEE コンピュータビジョンおよびパターン認識会議.
  21. ^ Vidal, R.; Hartley, R. (2004). PowerFactorizationとGPCAを用いた欠損データを含むモーションセグメンテーション. IEEE Con​​ference on Computer Vision and Pattern Recognition. doi :10.1109/CVPR.2004.1315180.
  22. ^ Chaudhry, R.; Ravichandran, A.; Hager, G.; Vidal, R. (2009).人間の行動認識のための非線形動的システムにおける有向オプティカルフローとビネ・コーシーカーネルのヒストグラム．IEEE Con​​ference on Computer Vision and Pattern Recognition. doi :10.1109/CVPR.2009.5206821.
  23. ^ Ravichandran, A.; Chaudhry, R.; Vidal, R. (2009).バッグオブダイナミカルシステムを用いた視点に依存しない動的テクスチャ認識. IEEE Con​​ference on Computer Vision and Pattern Recognition. doi :10.1109/CVPR.2009.5206847.
  24. ^ Vidal, R.; Chiuso, A.; Soatto, S. (2002).ジャンプ線形システムの観測可能性と識別可能性. IEEE Con​​ference on Decision and Control. doi :10.1109/CDC.2002.1184923.
  25. ^ Vidal, R.; Chiuso, A.; Soatto, S.; Sastry, SS (2003).線形ハイブリッドシステムの観測可能性. ハイブリッドシステムに関する国際ワークショップ：計算と制御. doi :10.1007/3-540-36580-X_38.
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