Matti Pietikäinen (akademicki)

Matti Kalevi Pietikäinen
Narodowość	fiński
Obywatelstwo	Finlandia
Alma Mater	Uniwersytet w Oulu
Znany z	fundamentalny wkład w analizę tekstury i analizę obrazu twarzy
Nagrody	IEEE Fellow IAPR Pentti Kaitera Prize IET Journal's Premium Award Koenderink Prize King-Sun Fu Prize Highly Cited Researcher Highly Cited Researcher, którego h-index wynosi co najmniej 100 w Google Scholar
Kariera naukowa
Pola	Wizja komputerowa , Rozpoznawanie wzorców
Instytucje	Uniwersytet w Oulu , Centrum Wizji Maszynowej i Analizy Sygnałów
Doradca doktorski	Azriela Rosenfelda

Matti Kalevi Pietikäinen jest informatykiem . Obecnie jest emerytowanym profesorem w Centrum Wizji Maszynowej i Analizy Sygnałów Uniwersytetu w Oulu w Finlandii . Jego zainteresowania badawcze to wizja komputerowa oparta na teksturach , analiza twarzy, obliczenia afektywne , biometria i interfejsy percepcyjne oparte na wizjach. Był dyrektorem Centrum Badań Maszynowych i dyrektorem naukowym Infotech Oulu.

Biografia

Pietikäinen uzyskał tytuł doktora nauk technicznych na Uniwersytecie w Oulu w Finlandii w 1982 r. Od 1980 do 1981 i od 1984 do 1985 pracował w Computer Vision Laboratory na University of Maryland, pracując z pionierem komputerowej analizy obrazu , profesor Azriel Rosenfeld . Po pierwszej wizycie założył badania wizji komputerowej na Uniwersytecie w Oulu. Aby zapoznać się z książką z okazji 25-lecia jego grupy w Oulu, zobacz listę wybranych publikacji.

Jest autorem ponad 350 recenzowanych publikacji naukowych, które były często cytowane. Wniósł pionierski wkład w lokalnych wzorców binarnych (LBP), analizę obrazu i wideo opartą na teksturach oraz analizę obrazu twarzy.

Był zastępcą redaktora IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Pattern Recognition, IEEE Transactions on Forensics and Security, Image and Vision Computing oraz IEEE Transactions on Biometrics, Behavior and Identity Science. Był także gościnnym redaktorem kilku wydań specjalnych, w tym IEEE TPAMI i International Journal of Computer Vision.

W 2011 roku został mianowany członkiem IEEE Fellow za wkład w analizę tekstury i obrazu twarzy dla widzenia maszynowego. Już w 1994 roku otrzymał nominację IAPR Fellow za wkład w rozwój widzenia maszynowego i jego zastosowania w przemyśle i usługach dla IAPR. W 2018 roku otrzymał nagrodę IAPR King-Sun Fu Prize za fundamentalny wkład w analizę tekstury i analizę obrazu twarzy. W 2018 r. został wyróżniony tytułem Highly Cited Researcher przez Clarivate Analytics. Od lutego 2023 r. będzie zaliczany przez Webometrics do grona Highly Cited Researchers, których h-index wynosi co najmniej 100.

Wybrane publikacje

• Ojala, T.; Pietikäinen, M.; Harwood, D. (1996). „Badanie porównawcze miar tekstury z klasyfikacją opartą na rozkładzie cech”. Rozpoznawanie wzorców . 29 (1): 51–59. Bibcode : 1996PatRe..29...51O . doi : 10.1016/0031-3203(95)00067-4 .
• Sauvola, J.; Pietikäinen, M. (2000). „Adaptacyjna binaryzacja obrazu dokumentu”. Rozpoznawanie wzorców . 33 (2): 225–236. Bibcode : 2000PatRe..33..225S . doi : 10.1016/S0031-3203(99)00055-2 . hdl : 10338.dmlcz/145819 .
•    Ojala, T.; Pietikäinen, M.; Mäenpää, T. (2002). „Klasyfikacja tekstur w wielu rozdzielczościach w skali szarości i niezmienna przy obrocie z lokalnymi wzorami binarnymi” . Transakcje IEEE dotyczące analizy wzorców i inteligencji maszynowej . 24 (7): 971–987. CiteSeerX 10.1.1.157.1576 . doi : 10.1109/tpami.2002.1017623 . S2CID 14540685 .
•     Heikkila, M.; Pietikäinen, M. (2006). „Oparta na teksturach metoda modelowania tła i wykrywania poruszających się obiektów”. Transakcje IEEE dotyczące analizy wzorców i inteligencji maszynowej . 28 (4): 657–662. CiteSeerX 10.1.1.404.508 . doi : 10.1109/TPAMI.2006.68 . PMID 16566514 . S2CID 1152842 .
•    Ahonen, T.; Hadid, A.; Pietikäinen, M. (2006). „Opis twarzy z lokalnymi wzorami binarnymi: zastosowanie do rozpoznawania twarzy”. Transakcje IEEE dotyczące analizy wzorców i inteligencji maszynowej . 28 (12): 2037–2041. doi : 10.1109/tpami.2006.244 . PMID 17108377 . S2CID 369876 .
• Pietikäinen, M.; Aikio, H.; Karppinen, K. (2006). Od algorytmów do systemów wizyjnych - Machine Vision Group 25 lat . Uniwersytet w Oulu.
•     Zhao, G.; Pietikäinen, M. (2007). „Dynamiczne rozpoznawanie tekstur przy użyciu lokalnych wzorców binarnych z zastosowaniem do mimiki”. Transakcje IEEE dotyczące analizy wzorców i inteligencji maszynowej . 29 (6): 915–928. CiteSeerX 10.1.1.714.2104 . doi : 10.1109/tpami.2007.1110 . PMID 17431293 . S2CID 16451924 .
•   Heikkila, M.; Pietikäinen, M.; Schmid, C. (2009). „Opis regionów zainteresowania z lokalnymi wzorcami binarnymi”. Rozpoznawanie wzorców . 42 (3): 425–436. Bibcode : 2009PatRe..42..425H . CiteSeerX 10.1.1.323.7119 . doi : 10.1016/j.patcog.2008.08.014 .
• Pietikäinen, M.; Hadid, A.; Zhao, G.; Ahonen, T. (2011). Wizja komputerowa z wykorzystaniem lokalnych wzorców binarnych . Skoczek.
• Määtta, J.; Hadid, A.; Pietikäinen, M. (2011). Wykrywanie fałszowania twarzy na podstawie pojedynczych obrazów za pomocą analizy mikrotekstur . proc. Międzynarodowa wspólna konferencja na temat biometrii (IJCB). s. 1–7.
• Pfister, T.; Li, X.; Zhao, G.; Pietikäinen, M. (2011). Rozpoznawanie spontanicznej mimiki twarzy . proc. Międzynarodowa konferencja IEEE na temat wizji komputerowej (ICCV). s. 1449–1456.
•    Zhou, Z.; Hong, X.; Zhao, G.; Pietikäinen, M. (2014). „Kompaktowa reprezentacja wizualnych danych mowy przy użyciu zmiennych ukrytych”. Transakcje IEEE dotyczące analizy wzorców i inteligencji maszynowej . 36 (1): 181–187. doi : 10.1109/TPAMI.2013.173 . PMID 24231875 . S2CID 18321703 .
• Li, X.; Chen, J.; Zhao, G.; Pietikäinen, M. (2014). Zdalny pomiar tętna z filmów twarzy w realistycznych sytuacjach . proc. Konferencja IEEE na temat rozpoznawania wzorców i wizji komputerowej (CVPR). s. 4265–4271.
•   Liu, L.; Lao, S.; Fieguth, P.; Guo, Y.; Wang, X.; Pietikäinen, M. (2016). „Median solidny rozszerzony lokalny wzorzec binarny do klasyfikacji tekstur” . Transakcje IEEE dotyczące przetwarzania obrazu . 25 (3): 1368–1381. Bibcode : 2016ITIP...25.1368L . doi : 10.1109/TIP.2016.2522378 . PMID 26829791 .
• Liu, L.; Fieguth, P.; Guo, Y.; Wang, X.; Pietikäinen, M. (2017). „Lokalne cechy binarne do klasyfikacji tekstur: taksonomia i badania eksperymentalne” . Rozpoznawanie wzorców . 62 : 135–160. Bibcode : 2017PatRe..62..135L . doi : 10.1016/j.patcog.2016.08.032 .
•   Liu, L.; Chen, J.; Fieguth, P.; Zhao, G.; Chellappa, R.; Pietikäinen, M. (2019). „Od BoW do CNN: dwie dekady reprezentacji tekstur do klasyfikacji tekstur”. Międzynarodowy Dziennik Wizji Komputerowej . 127 (1): 74–109. ar Xiv : 1801.10324 . doi : 10.1007/s11263-018-1125-z . S2CID 52919290 .
•   Liu, L.; Ouyang, W.; Wang, X.; Fieguth, P.; Chen, J.; Liu, X.; Pietikäinen, M. (2020). „Głębokie uczenie się do ogólnego wykrywania obiektów: ankieta” . Międzynarodowy Dziennik Wizji Komputerowej . 128 (2): 261–318. doi : 10.1007/s11263-019-01247-4 . S2CID 52177403 .
• Pietikäinen, M.; Silven, O. (2021). Wyzwania sztucznej inteligencji — od uczenia maszynowego i widzenia komputerowego po inteligencję emocjonalną . Uniwersytet w Oulu.

Linki zewnętrzne

• Centrum Wizji Maszynowej i Analizy Sygnałów, Uniwersytet w Oulu
• Metodologia Local Binary Pattern (LBP) w Scholarpedia