报告时间：5月4日上午 9:40 

    报告地点：学科楼三号楼S509 

    报告题目：Learning with Parallel Vector Field 

    主持人：刘青山教授 

    报告简介：In this talk,I will introduce our recent work on manifold 
Embedding from the perspective of vector field.Unlike graph based 
Techniques which try to preserve the distance, our approach tries to find a 
Constant vector field on the manifold and then reconstruct the embedding 
Function via the obtained vector field. When we restrict the vector field to 
The gradient field, our approach is equivalent to finding killing vector 
Field on manifold. Our analysis of killing field on Euclidean space shows, 
When the manifold is locally isometric to a connected subset of Euclidean 
space, we can always recover the manifold isometrically. I will also present 
some experimental results on both synthetic and real data sets. 
Particularly, our approach is very insensitive to the noise. 

    报告人简介： 

    何晓飞，1978年生，博士，教授，国家杰出青年基金获得者，IEEE高级会员。曾 
获1999年国际大学生数学建模竞赛特等奖（INFORMS奖）。近年来主要从事机器学习、 
计算机视觉和信息检索等方面的研究，在流形学习、信息检索及模式识别等理论和方法 
方面取得了重要进展。其提出的保局投影（LPP）是流形学习领域的代表性算法，提出 
的Laplacianfaces是继Eigenface、Fisherface之后基于字空间人脸识别领域的又一重 
要算法，并被Thomson Reuters评为人脸识别领域"过去十年间在被引频次最高的论文 
排行榜中名列全球第14位"。两篇论文分别被他人引用上千次。现/曾任6个国际SCI学 
术刊物的编委，包括IEEE TKDE、IEEE TSMCB等。曾近30次担任国际会议的程序委员会委员。近年来在国际顶级会议及期刊（TPAMI、TIP、TKDE、TCSVT、NIPS、ICML、ACM Multimedia、SIGIR、SIGKDD、ICCV、CVPR、IJCAI、AAAI等）上共发表论文70余篇并申请了7项美国发明专利，其中4项已获得授权。论文共被他人引用5200余次，第一作者论文被他人引用3300余次。其在音乐推荐方面的工作获得了2010年国际多媒体会议（ACMMultimedia）的最佳论文提名奖。