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希特德拉·馬利克

希特德拉·馬利克（英語：Jitendra Malik，1960年10月11日—）是一位印度裔美國學者，也是加利福尼亞大學柏克萊分校電子工程和計算機科學的教授[1]。他因其在計算機視覺方面的研究而知名。

希特德拉·馬利克
Jitendra Malik
出生 (1960-10-11) 1960年10月11日（64歲）
 印度北方邦馬圖拉
國籍 美國
母校坎普爾印度理工學院（英語：IIT Kanpur）（BTech（英語：Bachelor of Technology））
史丹佛大學（PhD）
知名於計算機視覺
獎項PAMI傑出研究員獎（2013年）
艾倫紐厄爾獎（2016年）
IJCAI人工智慧卓越研究獎（2018年）
IEEE電腦先鋒獎（2019年）
美國國家科學院院士
美國國家工程院院士
美國文理科學院院士
網站people.eecs.berkeley.edu/~malik/
科學生涯
研究領域計算機科學
機構加利福尼亞大學柏克萊分校
博士導師托馬斯·賓福爾德（英語：Thomas Binford）
博士生彼得羅·佩羅納（英語：Pietro Perona）
保羅·德貝維克（英語：Paul Debevec）
塞爾日·貝隆（英語：Serge Belongie）
阿列克謝·A·葉夫羅斯（英語：Alexei A. Efros）
亞歷山大·貝格（英語：Alexander Berg）
安德烈亞·弗羅姆（英語：Andrea Frome）

生平

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馬利克於1960年10月11日出生於印度馬圖拉[2]，在賈巴爾普爾的聖阿洛伊修斯高中（英語：St. Aloysius Senior Secondary School）完成學業。他於1980年獲得坎普爾印度理工學院（英語：IIT Kanpur）電機工程學位，並於1985年獲得史丹佛大學計算機科學博士學位。1986年1月，他加入加利福尼亞大學柏克萊分校，目前是電機工程和計算機科學系計算機科學部的亞瑟·J·奇克教授[1]。他也是生物工程系以及認知科學和視覺科學小組的教職員[1]。他在2002年至2004年期間擔任計算機科學部主席，2004年至2006年和2016年至2017年期間擔任EECS的系主任。自2018年1月起，他還擔任位於門洛帕克的Facebook人工智慧研究中心的研究主任和現場負責人，領導計算機視覺、機器學習和機器人技術方面的研究人員和工程師團隊。

研究工作

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馬利克的研究小組在計算機視覺、人類視覺的計算建模、計算機圖形和生物圖像的分析等方面開展了許多不同的課題。他指導了60多名博士生和博士後，其中一些人在美國的主要大學－包括麻省理工學院、加利福尼亞大學柏克萊分校、卡內基·梅隆大學、加州理工學院、康乃爾大學、伊利諾大學厄巴納-香檳分校、賓夕法尼亞大學、密西根大學和世界各地的大學擔任教職[3]。這項研究中出現了幾個著名的概念和算法，例如非等向性擴散、正規化切割、高動態範圍成像、形狀上下文（英語：Shape context）和R-CNN[4]。根據Google學術，他的論文被引用超過15萬次，H指數為124，I10指數（英語：Author-level metrics）為278，他有20多篇論文每篇被引用超過一千次[5]。他是ISI工程領域的高引用率研究人員之一[6]。他從2019年起擔任印孚瑟斯獎（英語：Infosys Prize）的工程和計算機科學評委[7]。

馬利克於1980年獲得坎普爾印度理工學院電機工程專業最佳畢業學生金獎，並於1989年獲得總統青年研究者獎[1]。在加利福尼亞大學柏克萊分校，他於2000年被選為戴安娜·S·麥恩泰爾優秀教學獎[8]，2001年被選為米勒研究教授[9]，並於2002年被任命為亞瑟·J·奇克教授[1]。他於2008年獲得坎普爾印度理工學院的傑出校友獎[1]。他在2007年和2008年被授予龍格-希金斯獎，在2015年兩度被授予亥姆霍茲獎，以表彰經得起時間考驗的貢獻（授予發表10年後的論文）[10]。他是IEEE[11]、ACM[12]及美國文理科學院的院士[13]，也是美國國家工程院[14]及美國國家科學院的院士[15]。他還獲得了PAMI-TC傑出研究員獎（2013年）[16]、K.S. Fu獎（2014年）[17]、艾倫紐厄爾獎（2016年）[18]以及IJCAI人工智慧卓越研究獎（2018年）[19]。他被授予2019年IEEE電腦先鋒獎，以表彰其「通過開創性的研究、領導和指導，在將計算機視覺發展成一門蓬勃發展的學科方面發揮的領導作用」[20]。

參考資料

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  1. ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 Biography （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） from UC Berkeley EECS Faculty Homepages, retrieved 2014-03-22.
  2. ^ Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion (PDF). IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. [2022-11-11]. （原始內容存檔 (PDF)於2022-07-04）. 
  3. ^ Jitendra Malik’s Home Page （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, retrieved 2019-05-07
  4. ^ Ross, Girshick. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation (PDF). Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (IEEE). 2014: 580–587 [2022-11-11]. ISBN 978-1-4799-5118-5. S2CID 215827080. arXiv:1311.2524  . doi:10.1109/CVPR.2014.81. （原始內容存檔 (PDF)於2019-12-02）. 
  5. ^ Google Scholar citations for Jitendra Malik （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, retrieved 2019-05-07.
  6. ^ ISI Highly Cited Researchers （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, retrieved 2014-03-22.
  7. ^ Infosys Prize - Jury 2020. www.infosys-science-foundation.com. [2020-12-09]. （原始內容存檔於2020-11-29）. 
  8. ^ UC Berkeley EECS Teaching Awards （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, retrieved 2014-03-22.
  9. ^ Miller Institute for Basic Research in Science 網際網路檔案館的存檔，存檔日期2011-10-04., past and present Miller professors, retrieved 2014-03-22.
  10. ^ ICCV Helmholtz Prize. [2022-11-11]. （原始內容存檔於2019-05-08）. 
  11. ^ IEEE Fellows Directory （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, retrieved 2014-03-22.
  12. ^ ACM Fellows, United States, 2008. [2022-11-11]. （原始內容存檔於2022-11-11）. 
  13. ^ 2013 AAAS Fellows (PDF). [2022-11-11]. （原始內容存檔 (PDF)於2016-03-04）. 
  14. ^ NAE Elects 68 Members and Nine Foreign Associates （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, Release Date: 8 February 2011.
  15. ^ 15 UC scholars elected to National Academy of Sciences （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, University of California Newsroom, 28 April 2015, accessed 2018-09-03.
  16. ^ ICCV 2013 Awards （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, retrieved 2014-03-22.
  17. ^ K.S. Fu Prize. [2022-11-11]. （原始內容存檔於2023-04-14）. 
  18. ^ ACM-AAAI Allen Newell Award. ACM Awards. ACM. [11 April 2017]. （原始內容存檔於2021-02-26） （英語）. 
  19. ^ IJCAI Award for Research Excellence 2018. [2022-11-11]. （原始內容存檔於2023-04-05） （英語）. 
  20. ^ IEEE Computer Pioneer Award. IEEE Computer Society. [2022-11-11]. （原始內容存檔於2023-01-31） （英語）. 

外部連結

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