張宏坤さんの卒業をお祝いします！

張宏坤さんは、内蒙古農業大学を卒業し、2019年に上海大学の計算機工学と科学学院で学術的な修士研究生として入学しました。入学後、韓越兴研究グループに所属し、材料画像処理の研究を行いました。韓先生の指導のもと、次の研究を完成させました：

1. 異なる組織の不均一な分布や重なり合いを持つ複雑な材料画像に対して、複雑ネットワーク理論に基づいた特徴情報処理手法を設計しました。この手法では、複雑ネットワーク内のコミュニティ構造を使用して、材料内の異なる組織を表現しました。また、ネットワーク構築プロセスでのRおよびTの閾値を使用してネットワークのトポロジーのダイナミックな進化プロセスを加速しました。さらに、RT-モジュラリティ指標を提案し、ネットワークのトポロジーを評価し、画像処理を完了しました。セラミックや鋼鉄などの画像を用いたセグメンテーション実験により、この手法の有効性が確認されました。

2. 複雑なテクスチャ画像の多様な特徴に対処するため、伝統的な画像処理技術に基づく特徴情報処理手法を提案しました。この手法では、材料画像の特性を利用し、対応する特徴情報処理アルゴリズムを設計しました。抽出した形状特徴を活用してテクスチャ特徴の処理を加速し、処理時間を大幅に削減しました。不規則な形状と複雑なテクスチャを持つ膜パターンの実験により、この手法の有効性が検証されました。

3. 処理速度をさらに向上させ、計算リソースの消費を減らすために、深層学習に基づく特徴情報処理手法を設計し提案しました。この手法では、軽量なネットワークモデルをテクスチャ防偽の研究に適用し、注意機構の導入と損失関数の設計を調整することで、アルゴリズムの識別精度を確保しました。他の深層学習を使用したテクスチャ防偽の研究と比較して、この手法はリソース消費を削減するだけでなく、複雑なテクスチャを持つ大規模な材料画像データベースでの検証も行い、手法の有効性を証明しました。

毕业后、張宏坤さんはAMD社でソフトウェア開発関連の仕事に従事しました。上海大学での3年間の研究生生活で、張宏坤さんは一生懸命学び、専門知識と研究報告能力を向上させるために努力しました。彼は熱心に人と交流し、多くの素晴らしい師匠や友人を得ました。私たちは、張宏坤さんが将来の道のりで初心を忘れず、使命を心に留め、困難を乗り越え、努力を続けることを願っています。

論文へのリンク：Research on Feature Information Processing Methods for Complex Material Images