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朱松纯
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==简介==
朱松纯于 1996年获美国哈佛大学计算机博士学位，师从国际数学大师大卫·曼福德教授 [David Mumford，菲尔兹奖、美国国家科学奖章获得者，国际数学家协会前主席]，在国际顶级期刊和会议上发表论文200余篇， 三次问鼎马尔奖。朱松纯在1990年代率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究，提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法，发展了广义模式理论 [General Pattern Theory]。在认知科学领域，如视觉常识推理、场景理解及人工智能等领域做出重要贡献。自2010年以来，朱松纯两次担任美国视觉、认知科学、AI领域跨学科合作项目MURI负责人 [Principal Investigator]， 并负责多个美国DARPA项目。朱松纯教授对科研具有很强的前瞻性，选题和方法独树一帜，长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。
==学历教职==
1986-1991年，中国科学技术大学，计算机专业，学士学位
1992-1996年，美国哈佛大学，计算机专业，硕士、博士学位。
1996-1997年，美国布朗大学，应用数学专业，博士后。
1997-1998年，美国斯坦福大学，计算机系人工智能实验室，讲师。
1998-2002年，美国俄亥俄州立大学，计算机系与认知科学中心，助理教授。
2002-2006年，美国加州大学洛杉矶分校，统计系与计算机系，副教授 [终身教职]。
2006年至今， 美国加州大学洛杉矶分校，统计系与计算机系，正教授。
==获奖记录==
2017年，计算建模奖 [Computational Modeling Prize]，国际认知科学学会 [Cognitive Science Society]。
2013年，赫尔姆霍茨奖 [Helmholtz Test-of-Time Award]，第14届国际计算机视觉大会颁发。
2008年，第二届 J. K. Aggarwal 奖，国际模式识别协会 [International Association of Pattern Recogonition，每两年授予一次，每次一人]
<ref>[https://iapr.org/fellowsandawards/awards_aggarwal.php J. K. AGGARWAL PRIZE.IAPR官网] </ref>
。
2007年，马尔奖荣誉提名，第11届国际计算机视觉大会。
2003年，马尔奖
<ref>[https://www.computer.org/web/tcpami/iccv-best-paper-award 国际计算机视觉大会最佳论文奖 [马尔奖]."电气和电子工程师协会"官网] </ref>
，第九届国际计算机视觉大会。
2001年，Sloan fellow， Sloan基金。
2001年，青年教授奖励基金 [Career Award]，美国国家科学基金委员会。
2001年，杰出青年科学家奖 [ONR Young Investigator Award]，美国海军研究所颁发。
1999年，马尔奖 [Marr Prize] 荣誉提名, 第7届国际计算机视觉大会颁发。
1995年，哈佛大学工程领域 Ali Jury 奖。
1992年，哈佛大学研究生院奖学金。
==学术职务==
2015-2020年，第二次担任美国视觉、认知科学、AI领域跨学科合作项目 MUR I首席科学家 [Principal Investigator]。
2016年，再次当选国际计算机视觉与模式识别大会 [CVPR] 2019年度主席。
2013年，入选中国科学院海外顾问。
2011-2013年，担任国际模式识别协会 Aggarwal 奖评选委员会主席。
2012年，担任电气和电子工程师学会 [IEEE] 计算机学会会士 [fellow] 评选委员会 副主席。
2012年，担任国际计算机视觉与模式识别大会 [CVPR] 主席。
2011年，入选电气和电子工程师学会 [IEEE] 计算机学会会士 fellow。
2010-2015年，首次担任美国视觉、认知科学、AI领域跨学科合作项目MURI首席科学家。 与朱松纯教授_t018116fc718ecda919.jpg_1]
2010年，入选中国中组部国家"千人计划"特聘专家
<ref>[https://news.china.com/paihang/?404 千人计划"名单 [一至五批]中华网] </ref>
。
2007年，入选中国国家自然科学基金 [NSFC]"海外杰青"。
2006年，入选中国教育部"长江学者"讲座教授[4] 。
2005年，与Harry Shum等于湖北创建民办、非营利的国际交流平台莲花山研究院，并任院长。
==科学贡献==
===科研成果===
1995-2005年期间，朱松纯教授与导师Mumford、同事吴英年 [UCLA教授] 以及博士生，为计算视觉创始人 David Marr 提出的早期视觉 [early vision] 概念， 包括纹理 [texture]、图像基元 [Texton] 以及原始简约图 [primal sketch] 等建立了一个统一的数理模型;提出统计建模的最小最大熵原理 [minimax entropy principle];将神经学和心理学的发现，植入统计物理的吉布斯模型 [Gibbs Model]， 从而导出一类新型的马尔科夫随机场的概率模型 [FRAME]，并将该模型扩展到中层视觉模型，描述形状与格式塔 [Gestalt] 组成原则;发现自然图像的尺度不变与尺度变化的统计规则，将各种视觉模式及其对应的数理模型映射到一个连续的熵频谱 [entropy spectrum] 和信息尺度 [information scaling];进一步研究了各种模型之间跳转和感知转化 [perceptual transition] 的机制，与博士生王亦洲 [现为北大教授] 导出感知尺度空间理论 [perceptual scale space]。、顾险峰教授 [中] 与朱松纯教授_t010b659806646b24e7.jpg_1]
1999-2010年期间，朱松纯教授与其首位博士生屠卓文 [现为UCSD教授] 提出用数据驱动的蒙特卡洛马尔可夫链方法 [Data-Driven Markov Chain Monte Carlo] 求图像分割和解译 [Image Parsing] 问题的全局最优解;与其博士生Adrian Barbu [现为FSU 教授] 提出了 Swendsen-Wang Cut [SWC] 的蒙特卡洛算法，在通用的概率采样 [sampling] 计算中，实现大的状态跳转，突破传统方法计算的瓶颈问题。
2006-2015年间，朱松纯教授提出了概率随机的与或图 [and-or graph] 模型来表达上下文相关图语法 [graph grammar]，重启了模式识别领域创始人傅京生先生创导的句法模式识别框架;提出时空因果与或图 [Spatial，Temporal，Causal And-or graph STC-AOG] 为物体、场景、事件和因果关系建立统一的模型，并用于场景与事件的解译任务。
自2010年以来，朱松纯教授将计算机视觉与认知科学、自然语音理解、机器人等学科结合。与认知科学的结合:通过常识推理 [如物体和场景的物理属性、使用功能、行为的因果] 和社会推理 [人的意图、动机、目的] 来丰富场景和事件的理解;与自然语言理解的结合:通过人机情景对话来获取常识，并于2010年率先从图像和视频的解译图产生文本描述的I2T [Image Parsing to Text Generation] 方法;与机器人结合:研究自主机器人与人类深度合作的认知构架 [cognitive architecture]。
===莲花山研究院===
2005年，朱松纯教授联合沈向洋 [Harry Shum] 等多位知名科学家在湖北省鄂州市创建民办、非营利的国际交流平台莲花山研究院[5] ，并任院长。
在莲花山研究院_t01e8f57fbafab1d172.jpg_1]
研究院连续5年举办国际学术研讨会和免费暑期讲习班，为国内年轻学者和大量学生提供了一个学术空气浓厚、具有国际科研水准的开放式学术合作与交流平台。为计算机视觉在中国的发展与人才的启蒙和培养做出了贡献。
研究院的一个先期项目是收集大量的图像，手工标注图像中的场景、物体和部件、关系、功能等。其标注的的广度和精细程度为世界领先，并推动了计算机视觉的物体识别和图像解译任务的发展。
2005年首场研讨会的参会人员包括后来为大量图像数据收集与标注做出突出贡献的多为著名科学家，如 Berkeley 图像分割数据库原创者David Martin，MIT 教授、LabelMe 数据库的原创者Antonio Tarrobal，Stanford 教授、ImageNet数据库原创者李飞飞[6] 等。
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== 参考文献 ==