Thomas Shi-Tao Huang ( chino tradicional :黃 煦 濤; chino simplificado :黄 煦 涛; pinyin : Huáng Xùtāo , 26 de junio de 1936-25 de abril de 2020) fue un científico informático, ingeniero eléctrico y escritor estadounidense nacido en China. Fue investigador y profesor emérito de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC). Huang fue una de las figuras líderes en visión por computadora , reconocimiento de patrones e interacción humana con computadora . [1]
Thomas Huang | |
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Nació | Thomas Shi-Tao Huang 26 de junio de 1936 Shanghai , República de China |
Fallecido | 25 de abril de 2020 Fort Wayne, Indiana , Estados Unidos | (83 años)
Nacionalidad | chino |
Ciudadanía | americano |
alma mater | Instituto de Tecnología de Massachusetts de la Universidad Nacional de Taiwán |
Ocupación | ingeniero eléctrico, informático |
Años activos | 1963-2014 |
Esposos) | Margaret Huang |
Niños | Greg Huang Marjorie Huang Tom Huang |
Temprana edad y educación
Huang nació el 26 de junio de 1936 en Shanghai , República de China. [2] En 1949, su familia se mudó a Taiwán . Huang estudió electrónica en la Universidad Nacional de Taiwán y recibió su licenciatura en 1956. [3]
Huang se fue a los Estados Unidos para estudiar en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). En el MIT trabajó inicialmente con Peter Elias , que estaba interesado en la teoría de la información y la codificación de imágenes, y luego con William F. Schreiber . En ese momento, el equipo de escaneo no estaba disponible comercialmente, por lo que fue necesario construir un escáner para digitalizar y reproducir imágenes. Los programas de computadora se escribieron en lenguaje ensamblador utilizando un prototipo de computadora Lincoln Lab TX-0 . Las descripciones de las imágenes digitalizadas se almacenaron en cinta de papel con orificios perforados . [3] Huang fue supervisado por Schreiber tanto para su tesis de maestría, Estadísticas de imágenes y codificación interpolativa lineal (1960), [4] como para su Sc.D. tesis, ruido pictórico (1963). [5] El trabajo de su maestría se centró en algoritmos para la codificación de imágenes utilizando técnicas adaptativas para la interpolación con sensibilidad a los bordes. Su doctorado incluyó trabajos sobre los efectos subjetivos del ruido pictórico en un espectro. [3]
Carrera profesional
Huang aceptó un puesto en la facultad del Departamento de Ingeniería Eléctrica del MIT, y permaneció allí desde 1963 hasta 1973. [3] Aceptó un puesto como profesor de ingeniería eléctrica y director del Laboratorio de Procesamiento de Información y Señales en la Universidad de Purdue en 1973. , permaneciendo allí hasta 1980. [3]
En 1980, Huang aceptó una cátedra de ingeniería eléctrica en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC). [3] El 15 de abril de 1996, Huang se convirtió en el primer Profesor Distinguido William L. Everitt en Ingeniería Eléctrica e Informática en UIUC. [6] Estuvo involucrado con el Laboratorio de Ciencias Coordinado (CSL), y se desempeñó como jefe del Grupo de Formación y Procesamiento de Imágenes del Instituto Beckman de Ciencia y Tecnología Avanzadas y copresidente de la línea de investigación del Instituto Beckman sobre Interacción Inteligente Computadora Humana. . [7] [8] A partir de 2012, fue nombrado Presidente Swanlund, el título más dotado en UIUC. [9] [10] Huang se retiró de la docencia en diciembre de 2014, pero continuó activo como investigador. [11]
Huang fue editor fundador del International Journal of Computer Vision, Graphics and Image Processing , y de Springer-Verlag's Springer Series in Information Sciences . Ayudó a organizar el primer Simposio Internacional de Codificación de Imágenes (1969), el primer Taller Internacional sobre Codificación de Video de Tasa de Bits Muy Baja (1993) y la primera Conferencia Internacional sobre Reconocimiento Automático de Rostros y Gestos (1995), todos los cuales se convirtieron en eventos repetidos. [7]
Investigar
La investigación de Huang tendió a centrarse en el desarrollo de conceptos, metodologías, teorías y algoritmos generales que tienen una amplia aplicación al procesamiento de señales multimodal y multimedia. [3] Mientras aún estaba en el MIT, desarrolló el primer procedimiento algebraico para probar las condiciones de estabilidad de filtros bidimensionales , basado en la transformación bilineal doble y el método Ansell. [12] También publicó sobre holografía digital . [13] Mientras estuvo en Purdue, trabajó en filtros no lineales , particularmente filtros de mediana , que se convirtieron en una técnica estándar para la eliminación de ruido en imágenes. [14]
Algunos de sus primeros trabajos versaron sobre la compresión de imágenes , y luego se extendieron a áreas de mejora, restauración y análisis. Desarrolló enfoques para la compresión de documentos binarios que utilizaban información escaneada bidimensional, examinando los cambios de una línea de un escaneo a la siguiente y detectando puntos de transición en los que difiere una línea posterior. Las predicciones estadísticas y los resultados experimentales del rendimiento del modelo se ajustaron bien. [3] En 1969, Huang y Grant Anderson fueron uno de los primeros equipos en proponer un método para la codificación por transformación de bloques , [15] basándose en el trabajo de JJY Huang y Peter M. Schultheiss. [16] [17]
En 1984, Tsai y Huang fueron los primeros en presentar un método de múltiples cuadros en el dominio de frecuencia que relacionaba la transformada discreta de Fourier de las imágenes de satélite de baja resolución observadas desde la etapa de adquisición con la transformada de Fourier continua de la imagen de alta resolución, utilizando el método transformada de Fourier inversa para obtener una imagen final con mayor resolución. [18] [19] Huang también trabajó en métodos de codificación wavelet y en codificación fractal . La codificación wavelet es particularmente importante para la recuperación de imágenes basada en contenido de bases de datos multimedia que contienen imágenes, video, audio y texto. Permite realizar búsquedas en imágenes codificadas más pequeñas en lugar de en imágenes recuperadas de tamaño completo. [3] Otras áreas de investigación de importancia incluyen el uso de retroalimentación de relevancia para adaptar los sistemas de bases de datos a las intenciones del usuario (al navegar o buscar), [20] y construir tablas de contenido e índices semánticos para video usando información multimedia (secuencia de imágenes, audio, y subtítulos si están disponibles). [21]
En el área del modelado 3-D, Huang trabajó en la identificación del movimiento tridimensional y la estructura de objetos rígidos a partir de múltiples imágenes en las que se pueden identificar las características correspondientes. [22] Este trabajo fue importante para la compresión de imágenes de televisión, para el desarrollo de estándares de imagen y para la investigación de la visión humana y por computadora. [3] Huang también trabajó en el modelado, análisis y síntesis tridimensional de imágenes del rostro, las manos y el cuerpo humanos. La motivación inicial detrás de esta investigación fue apoyar la codificación de video basada en modelos 3D de baja tasa de bits para video teléfono y teleconferencias. La idea era que si un modelo 3-D del usuario podía transmitirse y reconstruirse en el extremo receptor, sería suficiente extraer y enviar información de movimiento para impulsar el modelo 3-D y regenerar la secuencia de video. Las herramientas desarrolladas para este tipo de escenarios también son aplicables a muchos otros problemas, incluyendo conferencias espaciales virtuales con avatares y juegos electrónicos. [23]
Huang consideró que el procesamiento de imagen y voz son fundamentalmente similares, [3] y trabajó con el reconocimiento de voz y el procesamiento de sonido, así como con imágenes. Huang, Mark Hasegawa-Johnson y sus estudiantes crearon una base de datos de voz, grabada en automóviles, que se puede utilizar como punto de referencia para probar algoritmos de reconocimiento de voz audiovisuales. [24] También desarrollaron métodos para detectar elementos de audio que es probable que atraigan la atención humana, y los están utilizando para permitir que los humanos revisen de manera más efectiva grandes cantidades de grabaciones de audio para encontrar información importante. [25]
Huang realizó un trabajo importante en la interacción humana multimodal y en el diseño de interfaces. [26] Fue uno de los primeros investigadores en combinar técnicas basadas en audio y video para la identificación de estados afectivos humanos. [27] Un trabajo más reciente de Huang y otros intenta "desarrollar una serie de algoritmos para extraer información de múltiples modalidades de una manera óptima", [28] filtrando grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y optimizando los tipos y cantidades de datos que se comprimen y transmiten. Esta investigación de detección oportunista tiene aplicaciones tanto en el uso militar como civil. [28] [29]
Huang también esperaba desarrollar formas más naturales y efectivas para que los humanos interactúen con una computadora o un entorno virtual utilizando el habla y los gestos. [3] Los proyectos de investigación incluyen el seguimiento visual de la mano y el reconocimiento de gestos; [30] el uso de la lectura visual de labios para mejorar la precisión del reconocimiento de voz por audio; e integración de reconocimiento de voz y análisis de gestos visuales en el control de pantallas en entornos virtuales. [23]
También trabajó en el reconocimiento audiovisual de género, grupo de edad y emoción. Su trabajo en la detección de género y emociones recibió la atención de los medios cuando se utilizó su software para examinar la Mona Lisa , concluyendo que el retrato era de una mujer (no, como algunos habían teorizado, basado en el propio Da Vinci ) y que su enigmática sonrisa era más feliz que triste. [31] [32]
En 2015, Huang trabajó con Ann Willemsen-Dunlap en un proyecto interdisciplinario para desarrollar un avatar generado por computadora en 3-D, capaz de mostrar las emociones apropiadas, para ser utilizado en la comunicación en línea de información médica a los pacientes. [33]
También exploró el uso de computación de alto rendimiento y big data para desarrollar mejores técnicas de aprendizaje profundo . [11] Una de las tareas que se están estudiando, como era de esperar, es el reconocimiento facial. En otro proyecto, su equipo está trabajando con el astrónomo Robert Brunner para entrenar una red neuronal de avance para identificar imágenes de galaxias . [34]
Trabajo publicado
A partir de 2010[actualizar]Huang había publicado más de 21 libros y fue autor de más de 600 artículos. [35] Las publicaciones representativas de Thomas Huang incluyen:
- Qi, GJ, Aggarwal, C., Tian, Q., Ji, H., Huang, TS (2012), "Exploring Context and Content Links in Social Media: A Latent Space Method", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , págs. 850–862.
- Jaimes, A., Gatica-Pérez, D., Sebe, N., Huang, TS (2007), "Computación centrada en el ser humano: Hacia una revolución humana", IEEE Computer, 40 (5), págs. 30–34.
- Cohen, I., Cozman, F., Sebe, N., Cirelo, M., Huang, TS (2004), "Aprendizaje semi-supervisado de clasificadores: teoría, algoritmos y sus aplicaciones a la interacción persona-computadora", transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas , 26 (12), págs. 1553-1567.
- Pan, H., Levinson, SE, Huang, TS y Liang, ZP (2004), “Un modelo HMM fusionado con aplicación al procesamiento bimodal del habla”, Transacciones IEEE sobre procesamiento de señales, 52/3, págs. 573–581.
- Zhou, XS y Huang, TS (2003), "Comentarios sobre la relevancia en la recuperación de imágenes: una revisión completa" , Revista de sistemas multimedia de ACM , págs. 536–544.
- Bruckstein, AM, Holt, RJ, Huang, TS y Netravali, AN (2000), "Nuevos dispositivos para la estimación de pose 3D: ojos de mantis, pinturas de Agam, relojes de sol y otros fiduciales espaciales", Revista Internacional de Visión por Computadora, págs. 131-139.
- Rui, Yong; Huang, Thomas S .; Chang, Shih-Fu (1999). "Recuperación de imágenes: técnicas actuales, direcciones prometedoras y problemas abiertos" (PDF) . Revista de Comunicación Visual y Representación de Imágenes . 10 : 39–62. CiteSeerX 10.1.1.32.7819 . doi : 10.1006 / jvci.1999.0413 . Consultado el 23 de julio de 2015 .- Este artículo recibió el premio al artículo más citado del Decenio de la revista Journal of Visual Communication and Image Representation , 2010 [35]
- Lew, MS , Wong, K. y Huang, TS (1994), "Aprendizaje y selección de características en correspondencia estéreo", Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas , págs. 869–881.
- Arun, K., Huang, TS y Blostein, SD (1987), "Ajuste por mínimos cuadrados de dos conjuntos de puntos 3-D, Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas , págs. 698–700".
- RY Tsai y TS Huang, (1984) "Unicidad y estimación de parámetros de movimiento tridimensionales de objetos rígidos con superficies curvas" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , págs. 13-27.
Vida personal
Huang estaba casado con Margaret, quien le precedió en la muerte por tres meses. Se casaron en 1959. [36]
Huang falleció pacíficamente en Indiana el 25 de abril de 2020 a la edad de 83 años [37].
La pareja tuvo cuatro hijos: Caroline, Greg, Tom y Marjorie. [36]
Honores
Huang recibió numerosos honores y premios en su carrera, que incluyen: [38]
Membresías
- Miembro extranjero, Academia de Ciencias de China , 2002 [39]
- Miembro extranjero, Academia China de Ingeniería , 2001
- Miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos , 2001 [40] [41]
- Miembro de la Sociedad Japonesa para la Promoción de la Ciencia , 1986
- Compañero, SPIE
- Miembro de la Asociación Internacional de Reconocimiento de Patrones ( IAPR )
- Miembro de la Optical Society of America , 1986
- Compañero vitalicio , IEEE , 1979
Premios
- Premio Azriel Rosenfeld , 2011
- Premio de investigación a la innovación de HP, 2009 [42]
- Simposio de codificación de imágenes: Premio a la investigación pionera en codificación de imágenes, 2006
- Premio al Científico de Imágenes del Año de IS&T y SPIE , 2006 [43]
- Premio Okawa de Tecnología de la Información y las Telecomunicaciones, 2005 [44]
- Premio Tau Beta Pi Daniel C. Drucker Eminent Faculty Award, 2005.
- Premio de investigación sobresaliente Pan Wen-Yuan, Fundación Pan Wen-Yuan, 2002
- Premio King-Sun Fu , Asociación Internacional de Reconocimiento de Patrones ( IAPR ), 2002 [45]
- Premio de Ciencias de la Información, Asociación de Maquinaria Inteligente, 2002
- Medalla de procesamiento de señales IEEE Jack S. Kilby , 2001 (junto con Arun N. Netravali ) [46] [47]
- Premio al Logro IEEE por Contribuciones al Análisis de Movimiento, 2000
- Medalla del Tercer Milenio de IEEE , 2000
- Premio de la sociedad, IEEE Signal Processing Society , 1991
- Premio al Logro Técnico de la Sociedad IEEE ASSP, 1988
- Premio AV Humboldt al Científico Senior de EE. UU., 1976–77
- Becario Guggenheim , 1971–72
Premios nombrados
Huang supervisó a más de 100 estudiantes graduados. En 2012, el Fondo Thomas y Margaret Huang para la Investigación de Graduados se creó en respuesta a los llamamientos de los exalumnos James J. Kuch y Chang Wen Chen, para celebrar las contribuciones de Huang y su esposa como mentores y maestros, así como sus contribuciones como investigador. El fondo proporcionará becas para apoyar a los estudiantes en Interacción Inteligente Humano-Computadora en el Instituto Beckman. [48] [49]
Referencias
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Una versión anterior de este artículo apareció en las actas del Simposio del Centenario sobre Sistemas y Ciencias de la Información de la Universidad de Purdue, celebrado del 28 al 30 de abril de 1969.
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