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| PJ Narayanan | |
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| Profesor y Director, IIIT Hyderabad | |
| Sitio web | facultad  |
PJ Narayanan (nacido en 1963 en Alwaye , Kerala ) es profesor en el Instituto Internacional de Tecnología de la Información, Hyderabad , y el director actual del instituto desde abril de 2013. Es conocido por su trabajo en visión por computadora (reconstrucción 3D, estructura a partir del movimiento , pantallas computacionales), gráficos por computadora (trazado de rayos de superficies implícitas, escenas dinámicas) y computación paralela en la GPU (algoritmos de gráficos, clasificación de cadenas, técnicas de ML como cortes de gráficos, ANN y agrupación, así como varias tareas de visión por computadora) .
Vida temprana
Narayanan obtuvo su título B. Tech en ciencias de la computación e ingeniería del Instituto Indio de Tecnología, Kharagpur en 1984. Narayanan se graduó con una maestría de la Universidad de Maryland, College Park , EE. UU. En 1989 y obtuvo su doctorado en ciencias de la computación de la Universidad. de Maryland, College Park, EE. UU. en 1991, donde trabajó con el Prof. Larry Davis.
Carrera
Narayanan comenzó su carrera en el grupo Lipi del grupo de I + D de CMC Ltd y ayudó a diseñar el hardware de segunda generación para su procesador de textos en idioma indio. Se trasladó a la Universidad de Maryland para realizar estudios de posgrado en 1986. Trabajó como miembro de la facultad de investigación en el Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon . Jugó un papel decisivo en la construcción del sistema de realidad virtualizada que por primera vez capturó eventos dinámicos en 3D desde múltiples puntos de vista. Los eventos así capturados podrían integrarse en un entorno de realidad virtual para su visualización y manipulación.
Se unió al Centro de Inteligencia Artificial y Robótica (CAIR), un laboratorio de DRDO, en 1996. Dirigió los grupos de Visión por Computadora y Realidad Virtual de CAIR y fue fundamental en el inicio de varias aplicaciones de realidad virtual para DRDO y la defensa. Se mudó a IIIT-Hyderabad en 2000 y estableció el Centro de Tecnología de Información Visual (CVIT), que se ha convertido en el grupo de investigación más grande de la India en las áreas de visión por computadora, gráficos y procesamiento de imágenes médicas.
El Prof. Narayanan ha desempeñado papeles cruciales en varias ediciones de la Conferencia India sobre Visión por Computadora, Gráficos y Procesamiento de Imágenes (ICVGIP). También jugó un papel decisivo en traer la Conferencia Asiática sobre Visión por Computador (ACCV) a Hyderabad en 2006. Ha sido Jefe de Área para ICCV, CVPR, ACCV, IJCAI, etc.
Fue nombrado Copresidente del Consejo de ACM India cuando se formó. Se convirtió en el primer presidente de ACM India en 2012 y es el presidente de la Junta de Investigación de ACM India desde 2014. Ha desempeñado varios roles en la Asociación de Maquinaria de Computación, incluido el estar en el Comité de Nominaciones y el comité para decidir sobre las Contribuciones Destacadas a Premio ACM.
Premios y reconocimientos
- Miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de la India (INAE) en 2016
- Premio presidencial de la Asociación de Maquinaria de Computación (ACM), [1] 2013
- Premio al Mejor Papel de la Industria con Mención de Honor [2] en la Conferencia Británica de Visión Artificial (BMVC), 2018
- Mejor papel GPU en Computación de Alto Rendimiento (HiPC), 2013
- Mejor artículo en el Simposio Eurographics sobre gráficos y visualización paralelos (EGPGV), 2010
- Miembro de CUDA en reconocimiento a las contribuciones a GPGPU de Nvidia Corporation en 2008
- Mejor artículo sobre aplicaciones Conferencia internacional sobre fusión e integración de sensores múltiples (MFI), 1996
Referencias
Principales contribuciones profesionales
Narayanan ha contribuido en las áreas de visión por computadora, gráficos por computadora y procesamiento paralelo . En visión por computadora, su trabajo inicial en la recuperación 3D de escenas dinámicas a través de la realidad virtualizada ha dado como resultado un enorme crecimiento en la captura 3D para que esté disponible para los usuarios finales. La captura de 3D se ha convertido ahora en un lugar común a través de Microsoft Kinect y otros sensores de productos básicos. Fue pionero en el uso de plataformas innovadoras como la GPU para aplicaciones comunes de visión por computadora como cortes de gráficos, redes neuronales, agrupamiento, etc. El uso de la GPU en la visión por computadora ha culminado en las GPU que hacen que el aprendizaje profundo sea práctico para varias aplicaciones. Su trabajo en computación paralela general con CPU y GPU también ha sido reconocido en todo el mundo.
Enlaces externos
