1日，记者从西南大学获悉，该校数学与统计学院王建军教授团队在人工智能领域再次取得突破性进展，研究成果论文《基于二值测量的稳健低管秩张量恢复》在人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》在线发表。该成果可以实现数据传送、压缩、回复更高效更精准。
根据论文第一作者、西南大学数学与统计学院王建军教授博士生侯景耀介绍，该研究成果开创性地提出了基于二值量化的低秩张量恢复模型、理论与算法。将二值测量方法与低秩张量恢复相结合，除了降低存储空间、节约成本、提升精度之外，还使得这种压缩方式与移动终端对接成为可能。
该算法弥补了在大规模传输过程中无法实现信号高精度量化的缺陷，在人脸图像恢复和多光谱图像恢复等实际应用中取得了远超经典方法的恢复精度，能够以“性价比”更高的方式进行数据的传送、压缩和保存，降低数据传输成本、提升数据传输效率，经过该技术处理的图像数据将会更加清晰。
作为“百搭”的数据处理技术，该方法有望改变雷达成像、移动通信、认知无线电等大数据相关领域传统的张量数据压缩、传输方式，具有广阔的应用前景。目前，已经有单位在手机、平板等移动终端以及医疗图像处理等方面与该团队开展联系合作，有望助推国产移动终端技术更新，在医疗方面提升核磁造影的处理速度，降低经济成本。同时，该技术还有望与雷达成像技术结合，以更加低廉的使用成本、更加清晰的图像反馈、更加迅速的运行效率，推动雷达技术在气象监测、地质勘探、军事侦察等军民领域发挥作用。
据了解，该项研究得到了国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”专项下的科技大数据理论与技术研究资助。
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