2019年4月3日下午，南京师范大学杨明教授在格致中楼500室做了题为“鲁棒的特征表示学习”的学术报告。数学学科教师和研究生参加了报告会。

报告指出，从数据中提取有效的特征是机器学习、模式识别、数据挖掘等相关研究领域的重要内容，倍受研究者的关注。目前，特征表示学习的研究取得了可喜的进展，但仍有很多挑战性的问题需要解决，如：复杂场景下的图像语义分割和分类的小目标识别等问题。报告围绕最近开展的几个工作，分别从底层特征抽取、基于字典学习的特征表示和基于深度学习的高层语义特征表示三个层次介绍自然场景下基于条件随机场的图像语义分类、基于字典学习的高光谱图像分类、基于深度学习的小目标识别和基于滤波的目标跟踪，并就最新研究结果和存在的问题与大家做了分享。

杨明，教授，博士生导师，获东南大学计算机应用技术工学博士学位。现为南京师范大学智能信息处理研究所所长。南京师范大学计统计学一级学科下设的统计学习与应用方向博士生导师。主要研究方向：人工智能、机器学习、数据挖掘、模式识别与应用。现为中国人工智能学会机器学习专委会常务委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，中国计算机学会大数据专委会委员。江苏省人工智能学会常务理事，江苏省计算机学会理事，江苏省空间大数据工程实验室副主任。江苏省人工智能学会人工智能教育专委会主任。先后承担并完成2项国家中小型企业创新基金、5项国家自然科学基金及5项省自然科学基金项目。目前，合作在研国家自然科学基金重点项目1项、主持在研国家自然科学基金面上1项。担任模式识别与人工智能等期刊编委，担任Pattern Recognition、Pattern Recognition Letters、Artificial Intelligence in Medicine、Information Sciences、科学通报、电子学报、计算机学报、软件学报等国内外多家学术刊物的审稿人。已在IEEE TIFS、IEEE TNNLS、IEEE CSVT、PR、Image and Vision Computing、Applied Soft Computing、Neurocomputing、IJCAI、ICME、计算机学报、软件学报、电子学报、计算机研究与发展等国内外学术刊物及国际会议上发表论文100余篇，其中被SCI、EI收录60余篇。在人脸识别、图像去噪、推荐系统、特征表示学习、代价敏感学习、多标记学习、多模态学习、低秩学习、SVM分类器设计等方面取得系列成果。获江苏省科学技术三等奖1项，授权国家发明专利5项，申请国家发明专利22项, 获软件著作权30多项。指导的研究生获江苏省优秀硕士学位论文1篇。编写《编译原理》、《数据结构》、《C++程序设计》等计算机类教材和复习资料5部，主讲的《编译原理》课程为南京师范大学精品课程。