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馬毅

（AI機器視覺知名學者、加州大學伯克利分校電子工程與計算機系教授）

鎖定
馬毅，男，上海科技大學信息科學與技術學院教授。1995年獲清華大學自動化系與數學系雙學位，後赴美國加利福尼亞大學伯克利分校求學。畢業後在美國伊利諾伊大學香檳分校任教，併成為該校電氣與計算機工程系歷史上最年輕的副教授。2009年任微軟亞洲研究院視覺計算組高級研究員。2014年全職加入上海科技大學信息科學與技術學院。
現為AI機器視覺知名學者、加州大學伯克利分校電子工程與計算機系教授。 [6] 
中文名
馬毅
國    籍
中國
民    族
漢
畢業院校
清華大學
加利福利亞大學伯克利分校
主要成就
2013年 IEEE Fellow

目錄

  1. 1 個人經歷
  2. 2 主要成就
  3. 3 研究方向
  4. 4 主要研究內容
  5. 5 代表性論文

馬毅個人經歷

1995獲清華大學自動化學士學位、應用數學輔修學士學位。
1997年獲加利福尼亞大學伯克利分校電子工程與計算機科學碩士學位。
2000年獲加利福尼亞大學伯克利分校數學碩士學位，同時獲得電子工程與計算機科學博士學位。
2000至2006年任伊利諾伊大學厄巴拿香檳分校電子與計算機工程系助理教授。
2006至2011年任伊利諾伊大學厄巴拿香檳分校電子與計算機工程系副教授。
2009至2014年任微軟研究院計算機視覺組主任及首席研究員。
2014年起任上海科技大學信息科學與技術學院教授。 [2] 
2017年10月15日，在個人微博上表示，已正式決定接受美國加州大學伯克利分校電子工程與計算機系的教職，“年初入職”。 [1] 
2022年11月，馬毅在社交平台宣佈將從加州大學伯克利分校“停薪留職”，從2023年1月1日起加入香港大學，出任數據科學研究院院長。 [6] 

馬毅主要成就

1999年國際計算機視覺大會David Marr Prize。
2004年美國自然科學基金優秀青年學者獎CAREER Award。
2005年美國海軍部傑出青年學者獎Young Investigator Award。
2011年微軟優秀員工金星獎Gold Star Award。
IEEE 計算機學會2013年IEEE Fellow。 [3-4] 
擔任過國際期刊《IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence》的副主編，現任《IEEE Trans. on Information Theory》《International Journal on Computer Vision》《SIAM Journal on Imaging Science》和《IMA Journal on Information and Inference》的副主編。他也擔任過國際計算機視覺大會的領域主席、程序委員會主席、和大會主席等職務。並應邀做過十幾次國際會議的大會報告和主題報告。

馬毅研究方向

計算機視覺， [5]  和數據處理

馬毅主要研究內容

利用與高維數據分析，信號與圖像處理相關的數學和統計工具；研究基於圖像的三維重建和物體識別；應用於智能機器的自動導航、控制和人機交互等等。

馬毅代表性論文

1.Robust Principal Component Analysis? Emmanuel Candes, Xiaodong Li, Yi Ma, and John Wright, vol. 58, issue 3, article 11, Journal of the ACM, May 2011.
2.Image Super-Resolution via Sparse Representation, Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma, vol. 19, page 2861-2873, IEEE Transactions on Image Processing, November 2010.
3.Dense Error Correction via l1 Minimization, John Wright and Yi Ma, vol. 56, no. 7, IEEE Transactions on Information Theory, July 2010.
4.Robust Face Recognition via Sparse Representation, John Wright, Allen Yang, Arvind Ganesh, Shankar Sastry, and Yi Ma, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31. no.2, February 2009.
5.Generalized Principal Component Analysis (GPCA), Rene Vidal, Yi Ma, and Shankar Sastry, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 27, no. 12, pages 1945-1959, December 2005.
6.An Invitation to 3-D Vision: From Images to Geometric Models, Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecka, and Shankar Sastry, Interdisciplinary Applied Mathematics book series (IAM #26), Springer, November 2003.
參考資料