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Shih-Fu Chang

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Shih-Fu Chang ( chino :張世富; pinyin : Zhāng Shìfù ) es un científico informático e ingeniero eléctrico taiwanés que ocupa la cátedra Morris A. y Alma Schapiro de Ingeniería en la Universidad de Columbia , donde también se ha desempeñado como decano de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Fundación Fu desde 2022.

Chang es reconocido por su investigación en recuperación de información multimedia, visión artificial, aprendizaje automático y procesamiento de señales. Presidió el Grupo de Interés Especial en Multimedia (SIGMM) de la Association for Computing Machinery (ACM) de 2013 a 2017. En 2016, Aminer lo clasificó como el académico más influyente en el campo de la multimedia. [ 1 ] En 2017, fue elegido miembro de la ACM. [ 2 ]

Biografía

Chang se graduó de la Universidad Nacional de Taiwán con una licenciatura en ingeniería eléctrica en 1985. Luego obtuvo una maestría en ciencias en 1991 y su doctorado en 1993, ambos de la Universidad de California, Berkeley , en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación . [ 3 ]

Tras obtener su doctorado, se incorporó a la Universidad de Columbia como profesor adjunto. Fue director del Departamento de Ingeniería Eléctrica de 2007 a 2010 y obtuvo un nombramiento conjunto en Ciencias de la Computación en 2011. Fue co-investigador principal y posteriormente codirector del Consorcio Industrial ADVENT de la Universidad de Columbia, que incluye a más de 25 patrocinadores de la industria en el área de tecnologías de medios, de 1993 a 2003. Fue vicedecano sénior (2012-2015) y posteriormente vicedecano ejecutivo sénior (2015-2022) de la Facultad de Ingeniería de Columbia, asumiendo un papel fundamental en los esfuerzos de la Facultad en Planificación Estratégica, Iniciativas Especiales de Investigación, Desarrollo Docente y Colaboración Internacional. Actualmente es decano de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Columbia. Chang es reconocido por su influyente trabajo en la recuperación de información multimedia, con amplias aplicaciones en la búsqueda de imágenes y vídeos a gran escala, la búsqueda visual móvil, la autenticación de imágenes y la recuperación de información con aprendizaje semisupervisado. Su investigación ha dado como resultado más de 10 licencias tecnológicas para empresas y la creación de tres empresas emergentes. A enero de 2023, sus publicaciones habían sido citadas más de 67 000 veces con un índice h de 130. [ 4 ]

Premios

Entre los premios más destacados de Chang se incluyen:

Investigación

La investigación de Chang incluye recuperación de información multimedia, visión por computadora, aprendizaje automático y procesamiento de señales. El enfoque principal de su trabajo es el desarrollo de métodos y sistemas inteligentes para extraer información de contenido visual y multimedia que prevalecen en grandes archivos y fuentes en vivo. A principios de la década de 1990, su grupo desarrolló algunos de los primeros y más conocidos sistemas de búsqueda de imágenes basados ​​en contenido, VisualSEEk y VideoQ, [ 7 ] [ 8 ] que sentaron las bases de esta área dinámica. Durante las últimas dos décadas, ha hecho contribuciones significativas al campo de la recuperación multimedia mediante el desarrollo de grandes ontologías multimedia, grandes bibliotecas de clasificadores de conceptos visuales y métodos automáticos para la construcción de ontologías multimedia. [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Estos han influido fuertemente en el diseño de los sistemas de búsqueda de video utilizados en la práctica hoy. [ 13 ] Ha desarrollado varias técnicas de hash compacto bien conocidas [ 14 ] para la búsqueda eficiente en bases de datos de imágenes a escala de miles de millones. Su trabajo de hashing compacto ha permitido una aceleración de un orden de magnitud y una reducción del almacenamiento en aplicaciones de alto perfil, como un sistema en línea para combatir el delito de trata de personas (trabajo conjunto con Svebor Karaman) que se ha implementado en más de 200 agencias de aplicación de la ley. [ 15 ] [ 16 ] Además, ha desarrollado una serie de métodos fundamentales de aprendizaje semisupervisado basado en grafos [ 17 ] [ 18 ] que abordan con éxito el desafío de entrenar sistemas de recuperación multimedia a gran escala con etiquetas ruidosas y dispersas. Estos métodos se han adoptado en la construcción del primer sistema de interfaz cerebro-máquina comercializado [ 19 ] para la recuperación rápida de imágenes. El proceso de búsqueda basado en grafos, basado en la teoría del paseo aleatorio con reinicio, desarrollado conjuntamente con X. Wu y Z. Li, también se ha implementado en el gran sistema de recomendación de aplicaciones de Huawei (más de 300 millones de usuarios). [ 18 ]

Referencias

  1. 1 2 "Los académicos más influyentes en multimedia de 2016" . Archivado del original el 19 de agosto de 2017. Consultado el 18 de agosto de 2017 .
  2. 1 2 ACM reconoce a los becarios de 2017 por realizar contribuciones transformadoras y promover la tecnología en la era digital , Association for Computing Machinery, 11 de diciembre de 2017, archivado del original el 24 de junio de 2019 , consultado el 13 de noviembre de 2017.
  3. ↑ "Shih-Fu Chang" (PDF) . Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas Fu Foundation de la Universidad de Columbia . 25 de diciembre de 2018. Archivado (PDF) del original el 2 de noviembre de 2021. Consultado el 6 de octubre de 2022 .
  4. ↑ "Perfil académico de Shih-Fu Chang" . Archivado del original el 10 de agosto de 2016. Consultado el 22 de agosto de 2017 .
  5. ↑ "La UvA otorga doctorados honoris causa al científico informático Chang y al epigenetista Feinberg" . Archivado del original el 13 de septiembre de 2017. Consultado el 13 de septiembre de 2017 .
  6. ↑ "Miembros del IEEE 2004 | Sociedad de Comunicaciones del IEEE" .
  7. ↑ Smith, John R., y Shih-Fu Chang. «VisualSEEk: un sistema de consulta de imágenes basado en contenido totalmente automatizado». En Conferencia internacional de la ACM sobre multimedia, págs. 87-98. ACM, 1997.
  8. ↑ Chang, Shih-Fu, William Chen, Horace J. Meng, Hari Sundaram y Di Zhong. «Un motor de búsqueda de vídeo totalmente automatizado basado en contenido que admite consultas espaciotemporales». Circuitos y sistemas para tecnología de vídeo, IEEE Transactions on 8, n.º 5 (1998): 602-615.
  9. ↑ Naphade, Milind, John R. Smith, Jelena Tesic, Shih-Fu Chang, Winston Hsu, Lyndon Kennedy, Alexander Hauptmann y Jon Curtis. «Ontología de conceptos a gran escala para multimedia». IEEE multimedia 13, n.º 3 (2006): 86-91.
  10. ↑ Borth, Damian, Rongrong Ji, Tao Chen, Thomas Breuel y Shih-Fu Chang. «Ontología y detectores de sentimiento visual a gran escala mediante pares de adjetivos y sustantivos». En Actas de la conferencia internacional ACM sobre multimedia, págs. 223-232. ACM, 2013.
  11. ↑ Ye, Guangnan, Yitong Li, Hongliang Xu, Dong Liu y Shih-Fu Chang. «Eventnet: Una biblioteca de conceptos estructurada a gran escala para la detección de eventos complejos en vídeo». En Actas de la conferencia internacional ACM sobre multimedia, págs. 471-480. ACM, 2015.
  12. ↑ Li, Hongzhi, Joseph G. Ellis, Heng Ji y Shih-Fu Chang. «Minería de patrones multimodales específicos de eventos para la construcción de bases de conocimiento». En Actas de la Conferencia ACM sobre Multimedia, págs. 821-830. ACM, 2016.
  13. ^ Amir, Arnon, Marco Berg, Shih-Fu Chang, Winston Hsu, Giridharan Iyengar, Ching-Yung Lin, Milind Naphade et al. "Sistema de recuperación de vídeo TRECVID-2003 de investigación de IBM". NIST TRECVID-2003 (2003).
  14. ↑ Liu, Wei, Jun Wang, Rongrong Ji, Yu-Gang Jiang y Shih-Fu Chang. "Hashing supervisado con núcleos". En Conferencia IEEE sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR), págs. 2074-2081, 2012.
  15. ↑ Pedro Szekely, et al., “Construcción y uso de un grafo de conocimiento para combatir la trata de personas”, En Conferencia Internacional sobre la Web Semántica (ICSW), octubre de 2015.
  16. ↑ Sistema de búsqueda de imágenes basado en contenido de la Universidad de Columbia para el proyecto DARPA MEMEX. http://www.ee.columbia.edu/dvmm/memex/
  17. ↑ Wang, Jun, Tony Jebara y Shih-Fu Chang. "Aprendizaje semisupervisado mediante corte máximo voraz". Journal of Machine Learning Research 14, n.º marzo (2013): 771-800.
  18. 1 2 Wu, Xiao-Ming, Zhenguo Li, Anthony M. So, John Wright y Shih-Fu Chang. "Aprendizaje con caminatas aleatorias parcialmente absorbentes". En Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), pp. 3077-3085. 2012.
  19. ↑ Wang, Jun, Eric Pohlmeyer, Barbara Hanna, Yu-Gang Jiang, Paul Sajda y Shih-Fu Chang. «Decodificación del estado cerebral para la recuperación rápida de imágenes». En Actas de la 17.ª Conferencia Internacional ACM sobre Multimedia, págs. 945-954. ACM, 2009.
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