朱松純

朱松純，男，1968年出生於湖北省鄂州市，全球著名計算機視覺專家，統計與套用數學家、人工智慧專家，現任美國加州大學洛杉磯分校 [UCLA] 統計系與計算機系教授，UCLA計算機視覺、認知、學習與自主機器人中心主任。 朱松純於 1996年獲美國哈佛大學計算機博士學位，師從國際數學大師大衛·曼福德教授 [David Mumford，菲爾茲獎、美國國家科學獎章獲得者，國際數學家協會前主席]，在國際頂級期刊和會議上發表論文200餘篇， 三次問鼎馬爾獎。朱松純在1990年代率先將機率統計建模與隨機計算方法引入計算機視覺研究，提出了一系列圖像與視頻的結構化解譯的框架、數理模型和統計算法，發展了廣義模式理論 [General Pattern Theory]。在認知科學領域，如視覺常識推理、場景理解及人工智慧等領域做出重要貢獻。自2010年以來，朱松純兩次擔任美國視覺、認知科學、AI領域跨學科合作項目MURI負責人 [Principal Investigator]， 並負責多個美國DARPA項目。朱松純教授對科研具有很強的前瞻性，選題和方法獨樹一幟，長期致力於構建計算機視覺、認知科學、乃至人工智慧科學的統一數理框架。

學歷教職

朱松純

1986-1991年，中國科學技術大學，計算機專業，學士學位

1992-1996年，美國哈佛大學，計算機專業，碩士、博士學位。

1996-1997年，美國布朗大學，套用數學專業，博士後。

1997-1998年，美國史丹福大學，計算機系人工智慧實驗室，講師。

1998-2002年，美國俄亥俄州立大學，計算機系與認知科學中心，助理教授。

2002-2006年，美國加州大學洛杉磯分校，統計系與計算機系，副教授 [終身教職]。

2006年至今， 美國加州大學洛杉磯分校，統計系與計算機系，正教授。

獲獎記錄

2017年，計算建模獎 [Computational Modeling Prize]，國際認知科學學會 [Cognitive Science Society]。

2013年，赫爾姆霍茨獎 [Helmholtz Test-of-Time Award]，第14屆國際計算機視覺大會頒發。

2008年，第二屆 J. K. Aggarwal 獎，國際模式識別協會 [International Association of Pattern Recogonition，每兩年授予一次，每次一人] 。

2007年，馬爾獎榮譽提名，第11屆國際計算機視覺大會。

2003年，馬爾獎 ，第九屆國際計算機視覺大會。

2001年，Sloan fellow， Sloan基金。

2001年，青年教授獎勵基金 [Career Award]，美國國家科學基金委員會。

2001年，傑出青年科學家獎 [ONR Young Investigator Award]，美國海軍研究所頒發。

1999年，馬爾獎 [Marr Prize] 榮譽提名, 第7屆國際計算機視覺大會頒發。

1995年，哈佛大學工程領域 Ali Jury 獎。

1992年，哈佛大學研究生院獎學金。

學術職務

2015-2020年，第二次擔任美國視覺、認知科學、AI領域跨學科合作項目 MUR I首席科學家 [Principal Investigator]。

2016年，再次當選國際計算機視覺與模式識別大會 [CVPR] 2019年度主席。

2013年，入選中國科學院海外顧問。

2011-2013年，擔任國際模式識別協會 Aggarwal 獎評選委員會主席。

2012年，擔任電氣和電子工程師學會 [IEEE] 計算機學會會士 [fellow] 評選委員會 副主席。

2012年，擔任國際計算機視覺與模式識別大會 [CVPR] 主席。

2011年，入選電氣和電子工程師學會 [IEEE] 計算機學會會士 fellow。

David Mumford教授 [左] 與朱松純教授

2010-2015年，首次擔任美國視覺、認知科學、AI領域跨學科合作項目MURI首席科學家。

2010年，入選中國中組部國家“千人計畫”特聘專家 。

2007年，入選中國國家自然科學基金 [NSFC]“海外傑青”。

2006年，入選中國教育部“長江學者”講座教授 。

2005年，與Harry Shum等於湖北創建民辦、非營利的國際交流平台蓮花山研究院，並任院長。

科學貢獻

科研成果

合作者吳英年教授 [左]、顧險峰教授 [中] 與朱松純教授

1995-2005年期間，朱松純教授與導師Mumford、同事吳英年 [UCLA教授] 以及博士生，為計算視覺創始人 David Marr 提出的早期視覺 [early vision] 概念， 包括紋理 [texture]、圖像基元 [Texton] 以及原始簡約圖 [primal sketch] 等建立了一個統一的數理模型；提出統計建模的最小最大熵原理 [minimax entropy principle]；將神經學和心理學的發現，植入統計物理的吉布斯模型 [Gibbs Model]， 從而導出一類新型的馬爾科夫隨機場的機率模型 [FRAME]，並將該模型擴展到中層視覺模型，描述形狀與格式塔 [Gestalt] 組成原則；發現自然圖像的尺度不變與尺度變化的統計規則，將各種視覺模式及其對應的數理模型映射到一個連續的熵頻譜 [entropy spectrum] 和信息尺度 [information scaling]；進一步研究了各種模型之間跳轉和感知轉化 [perceptual transition] 的機制，與博士生王亦洲 [現為北大教授] 導出感知尺度空間理論 [perceptual scale space]。

1999-2010年期間，朱松純教授與其首位博士生屠卓文 [現為UCSD教授] 提出用數據驅動的蒙特卡洛馬爾可夫鏈方法 [Data-Driven Markov Chain Monte Carlo] 求圖像分割和解譯 [Image Parsing] 問題的全局最優解；與其博士生Adrian Barbu [現為FSU 教授] 提出了 Swendsen-Wang Cut [SWC] 的蒙特卡洛算法，在通用的機率採樣 [sampling] 計算中，實現大的狀態跳轉，突破傳統方法計算的瓶頸問題。

2006-2015年間，朱松純教授提出了機率隨機的與或圖 [and-or graph] 模型來表達上下文相關圖語法 [graph grammar]，重啟了模式識別領域創始人傅京生先生創導的句法模式識別框架；提出時空因果與或圖 [Spatial，Temporal，Causal And-or graph STC-AOG] 為物體、場景、事件和因果關係建立統一的模型，並用於場景與事件的解譯任務。

自2010年以來，朱松純教授將計算機視覺與認知科學、自然語音理解、機器人等學科結合。與認知科學的結合：通過常識推理 [如物體和場景的物理屬性、使用功能、行為的因果] 和社會推理 [人的意圖、動機、目的] 來豐富場景和事件的理解；與自然語言理解的結合：通過人機情景對話來獲取常識，並於2010年率先從圖像和視頻的解譯圖產生文本描述的I2T [Image Parsing to Text Generation] 方法；與機器人結合：研究自主機器人與人類深度合作的認知構架 [cognitive architecture]。

蓮花山研究院

2005年，朱松純教授聯合沈向洋 [Harry Shum] 等多位知名科學家在湖北省鄂州市創建民辦、非營利的國際交流平台蓮花山研究院 ，並任院長。

與時任微軟亞洲研究院院長的沈向陽博士 [左] 在蓮花山研究院

研究院連續5年舉辦國際學術研討會和免費暑期講習班，為國內年輕學者和大量學生提供了一個學術空氣濃厚、具有國際科研水準的開放式學術合作與交流平台。為計算機視覺在中國的發展與人才的啟蒙和培養做出了貢獻。

D. Martin[1排左4]、A. Tarrobal[2排右3]、李飛飛[3排右5]

研究院的一個先期項目是收集大量的圖像，手工標註圖像中的場景、物體和部件、關係、功能等。其標註的的廣度和精細程度為世界領先，並推動了計算機視覺的物體識別和圖像解譯任務的發展。

2005年首場研討會的參會人員包括後來為大量圖像數據收集與標註做出突出貢獻的多為著名科學家，如 Berkeley 圖像分割資料庫原創者David Martin，MIT 教授、LabelMe 資料庫的原創者Antonio Tarrobal，Stanford 教授、ImageNet資料庫原創者李飛飛 等。