James Ze Wang [1] ( chino :王 则; nacido en 1972) es un científico informático chino-estadounidense . Es profesor de la Facultad de Ciencias de la Información y Tecnología en la Universidad Estatal de Pensilvania . [2] También es profesor afiliado del Programa de Biociencias Moleculares, Celulares e Integrativas; la Licenciatura en Ciencias Computacionales; y el Programa de Posgrado en Análisis de Datos Sociales. [2] Es codirector del Laboratorio de Sistemas de Información Inteligentes. [2] [3] Fue profesor invitado del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon.de 2007 a 2008. [3] En 2011 y 2012, se desempeñó como gerente de programa en la Oficina de Ciencia e Ingeniería Internacional de la Fundación Nacional de Ciencias . Es el segundo hijo del matemático chino Wang Yuan .
James Ze Wang | |
---|---|
Nació | 1972 Beijing, China |
Ciudadanía | Estados Unidos |
alma mater | Universidad de Stanford ( MS , MS , Ph.D. ) Universidad de Minnesota ( BS ) |
Conocido por | recuperación de imágenes, anotación de imágenes, análisis de pintura, estética visual y emociones, grandes datos visuales |
Carrera científica | |
Campos | Informática Tecnología de la información |
Instituciones | Universidad del Estado de Pensilvania |
Asesor de doctorado | Gio Wiederhold [1] |
Educación
Wang recibió una licenciatura summa cum laude en Matemáticas y Ciencias de la Computación de la Universidad de Minnesota (asesor: Dennis Hejhal ), una maestría en Matemáticas y una maestría en Ciencias de la Computación , ambas de la Universidad de Stanford , y un doctorado. Licenciado en Ciencias de la Información Médica de los grupos de Bases de Datos e Informática Biomédica de la Universidad de Stanford (asesor: Gio Wiederhold , miembros del comité: Héctor García-Molina y Stephen TC Wong).
Investigar
Wang es autor o coautor de dos monografías y más de 100 artículos de revistas, capítulos de libros y artículos de congresos arbitrados, incluido un artículo en coautoría publicado en Science . Sus obras han sido ampliamente citadas. Por ejemplo, SIMPLIcity: Semantics-Sensitive Integrated Matching for Picture Libraries (2001) ha recibido más de 2000 citas. Recuperación de imágenes: ideas, influencias y tendencias de la nueva era (2008) ha recibido alrededor de 4000 citas.
Ha realizado trabajos con el Grupo de Informática Biomédica y el Grupo de Base de Datos de Ciencias de la Computación en Stanford que hace posible la recuperación de imágenes específicas de bancos de datos de imágenes. Ha sido co-desarrollado la simplicidad sistema de imagen sensible a la semántica de recuperación, la ALIPR indexación lingüística automática de imágenes del sistema y los ACQUINE estética visual sistema de clasificación. Estos sistemas se han aplicado a varios dominios, incluido el análisis de imágenes biomédicas, las imágenes por satélite, el filtrado de imágenes web y las imágenes artísticas y culturales. El sistema SIMPLIcity ha sido buscado y obtenido por investigadores de más de 100 instituciones.
Sus estudios también han involucrado la recuperación de bases de datos genómicas a gran escala a través del reconocimiento de patrones. Su trabajo de investigación ha sido ampliamente informado por importantes medios como Discovery , Scientific American , MIT Tech Review , Public Radio , NPR y CBS.
Wang se ha desempeñado como Presidente General de la 11a Conferencia Internacional de la Asociación de Maquinaria de Computación (ACM) sobre Recuperación de Información Multimedia (Filadelfia, marzo de 2010) , Vicepresidente del Comité de Programa para la 12a Conferencia Internacional de la World Wide Web y como revisor ad hoc para Más de 60 revistas científicas y muchas conferencias. Ha formado parte del Grupo de trabajo EU / DELOS-US / NSF sobre imágenes digitales para materiales históricos y culturales importantes y ha brindado un testimonio escrito en el Comité de academias nacionales sobre herramientas y estrategias para proteger a los niños de la pornografía y su aplicabilidad a otros contenidos inapropiados de Internet. .
Wang apareció en una serie de PBS NOVA ScienceNow (Art Authentication, Season 3 y Season 4). Contribuyó al desarrollo de nuevos métodos computarizados para ayudar a detectar pinturas falsas de Van Gogh mediante el análisis de la dirección y la cantidad de pinceladas en la pintura, en comparación con Van Gogh originales. Tuvo éxito en determinar la versión falsa de la pintura, producida por Charlotte Caspers, a partir del original.
Premios
Wang ha recibido un premio NSF Career y la Cátedra de Desarrollo de Carrera de PNC Technologies (otorgada a Penn State por la Fundación PNC ).
Publicaciones
Libros
- Recuperación de imágenes basada en la región , James Z. Wang, 2001, 192 p., ISBN 978-0-7923-7350-6 , Kluwer Academic Publishers (ahora fusionado con Springer)
- Aprendizaje automático y enfoques de modelado estadístico para la recuperación de imágenes , Yixin Chen, Jia Li, James Z Wang, 2004, 182 p., ISBN 978-1-4020-8034-0 , Springer
Artículos representativos revisados por pares
- James Z. Wang, Jia Li y Gio Wiederhold, SIMPLIcity: Coincidencia integrada sensible a la semántica para bibliotecas de imágenes, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 9, págs. 947–963, 2001.
- Datta, Ritendra; Dhiraj Joshi; Jia Li; James Z. Wang (2008). "Recuperación de imágenes: ideas, influencias y tendencias de la nueva era" . Encuestas de computación ACM . doi : 10.1145 / 1348246.1348248 .
- Jia Li y James Z. Wang, Indexación lingüística automática de imágenes mediante un enfoque de modelado estadístico, Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas, vol. 25, no. 9, págs. 1075-1088, 2003.
- Jia Li y James Z. Wang, Anotación computarizada de imágenes en tiempo real, Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas, vol. 30, no. 6, págs. 985–1002, 2008.
- Yixin Chen y James Z. Wang, Categorización de imágenes por aprendizaje y razonamiento con regiones, Journal of Machine Learning Research, vol. 5, 913-939, agosto de 2004.
- Ritendra Datta, Dhiraj Joshi, Jia Li y James Z. Wang, Estudiar la estética en imágenes fotográficas utilizando un enfoque computacional, Lecture Notes in Computer Science, vol. 3953, Actas de la Conferencia Europea sobre Visión por Computador, Parte III, págs. 288-301, Graz, Austria, mayo de 2006.
- Yixin Chen, Jinbo Bi y James Z. Wang, MILES: Aprendizaje de instancias múltiples a través de la selección de instancias integradas, Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas, vol. 28, no. 12, págs. 1931-1947, 2006.
- Lei Yao, Poonam Suryanarayan, Mu Qiao, James Z. Wang y Jia Li, OSCAR: Comentarios sobre composición y estética en el lugar a través de ejemplares para fotógrafos, Revista Internacional de Visión por Computadora, vol. 96, no. 3, págs. 353–383, 2012.
- Dhiraj Joshi, Ritendra Datta, Quang-Tuan Luong, Elena Fedorovskaya, James Z. Wang, Jia Li y Jiebo Luo, Aesthetics and Emotions in Images: A Computational Perspective, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 28, no. 5, págs. 94-115, septiembre de 2011.
- Jia Li, Lei Yao, Ella Hendriks y James Z. Wang, Pinceladas rítmicas que distinguen a Van Gogh de sus contemporáneos: hallazgos a través de la extracción automatizada de pinceladas, Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas, vol. 34, no. 6, págs. 1159-1176, 2012.
- Yixin Chen y James Z. Wang, Un enfoque de emparejamiento difuso de características basado en regiones para la recuperación de imágenes basada en contenido, Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas, vol. 24, no. 9, págs. 1252-1267, 2002.
- James Z. Wang, Gio Wiederhold, Oscar Firschein y Sha Xin Wei , Indexación y búsqueda de imágenes basadas en contenido utilizando Wavelets de Daubechies, Revista internacional de bibliotecas digitales, vol. 1, no. 4, págs. 311–328, Springer-Verlag, 1998.
- Yu Zhang, Stephen Wistar, Jia Li, Michael A. Steinberg y James Z. Wang, Detección de tormentas eléctricas severas por aprendizaje visual utilizando imágenes de satélite, Transacciones IEEE sobre geociencia y percepción remota, vol. 55, no. 2, págs. 1039-1052, 2017.
- Yixin Chen, James Z. Wang y Robert Krovetz, CLUE: Recuperación de imágenes basada en clústeres mediante aprendizaje no supervisado, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, no. 8, págs. 1187–1201, 2005.
- Xin Lu, Poonam Suryanarayan, Reginald B. Adams, Jr., Jia Li, Michelle G. Newman y James Z. Wang, On Shape and the Computability of Emotions, Proceedings of the ACM Multimedia Conference, págs. 229-238, Nara, Japón, ACM, octubre de 2012.
- Dhiraj Joshi, James Z. Wang y Jia Li, The Story Picturing Engine: un sistema para la ilustración automática de texto, Transacciones ACM en informática multimedia, comunicaciones y aplicaciones, vol. 2, no. 1, págs. 68–89, 2006.
- Jianbo Ye, Panruo Wu, James Z. Wang y Jia Li, Agrupación en clústeres de distribución discreta rápida usando Wasserstein Barycenter con soporte escaso, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 65, no. , 16 páginas, 2017,
Referencias
- ^ a b https://www.genealogy.math.ndsu.nodak.edu/id.php?id=71109
- ^ a b c http://infolab.stanford.edu/~wangz/home/
- ^ a b http://wang.ist.psu.edu/docs/home.shtml
enlaces externos
- Grupo de investigación de James Z. Wang
- adquine.alipr.com Un motor automático de inferencia de estética fotográfica.
- alipr.com Un motor de búsqueda de imágenes visual y etiquetado automático de imágenes.
- James Z. Wang
- James Z. Wang en Google Scholar
- Penn State College of Information Sciences and Technology (IST)
- Introducción de James Z. Wang en el sitio web de Penn State IST