乔治•

格拉斯哥大学

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我的主要研究方向是模式识别和机器学习。在这些领域中，我的工作重点是开发新的策略来形式化、解释和可视化数据中的模式。我的工作包括不同的案例研究。我研究了机器学习中特征选择的许多方面，介绍了基于图的特征选择的概念。这样的框架易于并行化，使得这一系列算法具有高度的可扩展性(即适合大数据分析)。我处理的另一个重要方面是这种技术的实时因素。该框架也适用于视觉对象跟踪，在保持高帧率的同时提高跟踪性能。最后，我还通过考虑以用户为中心的方面，如个性，研究了软生物识别。