本网讯（新闻中心通讯员 朱佳佳，学生记者 张震 郭慧）11月4日上午，“国家杰青”杨健在磬苑校区理工楼A206会议室作题为“基于二维方法的特征提取与分类”的学术报告。报告会由电气工程与自动化学院特聘教授郑春厚主持。
杨健教授在作学术报告
二维方法是由杨健的课题组首创的模式识别方法，主要用于图像特征提取、人脸识别等，是目前国际模式识别领域公认有效方法之一。在报告会上，杨健将2DPCA（二维主成分分析）与PCA（主成分分析）作对比，2DPCA直接处理二维图像矩阵，而不是一维向量，因此在特征提取之前图像矩阵不需要预先转变为一维向量，因此在图像特征提取方面2DPCA比PCA更有效。杨健还展示了其课题组目前最新研究成果，介绍了核范数约束的物理意义及其在模式识别领域的具体应用，并通过在三大人脸数据库中进行的一系列实验结果，展示了基于核范数约束的低秩二维回归模型在人脸识别中最新应用成果。
杨健是南京理工大学教授，国家杰青基金获得者。在模式识别和机器智能领域的顶级国际期刊及国际SCI源期刊上发表大量论文。曾获国家自然科学二等奖、江苏省科技进步一等奖、第二届“SCOPUS寻找青年科学之星”成长奖、第十一届中国青年科技奖等奖项。