第十四回 源自印度坎普尔 视觉大师育群英
印度裔在全球科技业中的成功已经毋庸置疑，谷歌掌门皮查伊、微软CEO纳德拉、思科的CTO沃里奥的本科都是毕业于印度理工学院。在印度，印度理工学院（简称IIT）是神一般存在的大学。据说每年有18万经过预选的高中毕业生考生参加IIT的专门考试，只有2%能迈入IIT的大门，不少被IIT拒绝的学生拿到美国麻省理工学院、普林斯顿、加州理工学院等美国名校的奖学金。因此是数亿印度父母与学生的梦想之所系，是英才辈出的世界名校。
印度理工学院
今天要说的这位计算机视觉大师，就是在印度理工学院坎普尔分校获得电子工程学士学位的Jitendra Malik。Malik生于1960年，1980年本科毕业后留学斯坦福，师从伟大的计算机视觉先驱者之一Thomas O.Binford，并于1985年获得博士学位。1986年，Malik入职加州大学伯克利分校，同时任职于伯克利的计算机科学系、生物工程系和认知与视觉科学团队。2002-2006 期间担任计算机科学系主任。从 2018 年 1 月份开始，他还兼任 Facebook AI Research 的研究主管与现场负责人。Jitendra Malik 带领团队致力于计算机视觉、生物视觉计算建模、计算机图形学和机器学习。
J.malik
说起Malik，他不但是位印度裔的计算机视觉天才，更是一位桃李满天下的教育家。他的著名弟子包括Jianbo Shi, Paul Debevec, Pietro Perona, Serge J.Belongie, Yair Weiss，甚至他的徒孙想必大家也是非常熟悉，比如李飞飞，一位时长在荧屏上露面的美女科学家，就是Perona的学生、Malik的徒孙。因此李飞飞曾表示 Jitendra Malik 是对她影响最大的三位学者之一。
Malik领导的科研团队曾提出不少著名的计算机视觉概念与算法，如：各向异性扩散（anisotropic diffusion）、归一化切割（normalized cuts），高动态范围成像（high dynamic range imaging）和 R-CNN 等。其中，各向异性扩散，也叫Perona-Malik扩散算法，广泛用于保持图像细节特征的同时减少噪声。这种算法的创新之处是将图像看成物理学的力场或者热流场，图像像素总是向跟他的值相异不是很大的地方流动或者运动，这样那些差异大的地方(边缘)就得以保留，所以本质上各向异性滤波是图像边缘保留滤波器(EPF)。而归一化分割(Ncut)是Malik和他的博士生史建波（Jianbo Shi）提出的一种典型的图论分割算法，成为图像分割领域内最为经典的算法之一，并被广泛地用于数据聚类与图像分割等多个领域。
P-B扩散的效果
Malik 曾获得 2019 年 IEEE 计算机先驱奖。该奖项一般颁予早期为计算机领域的发展作出过重大贡献的人选，奖项组委会认为 Malik 的贡献在于：通过开拓性研究、领导能力与指导能力，把计算机视觉发展成为一个蓬勃发展的学科。 Malik还获得过两次CVPR 的 Longuet-Higgins 奖和三次 ICCV 的 Helmholtz 奖。此外，他还是 IEEE Fellow、ACM Fellow、美国艺术与科学学院院士、美国国家科学院成员、国家工程院成员，是当之无愧的计算机视觉大师。
从Malik教授身上，我们能够体会到印度人在IT本科教育上的成功，也能体会到Malik卓越的科研领导才能和教育家的高超魅力。向Malik学习致敬！
1.http://www.cs.berkeley.edu/~malik/
2.P.Perona and J. Malik.Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell, 1990, 12(7):629 -639
3.J. Shi and J. Malik, Normalized Cuts and Image Segmentation, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 8, pp. 888-905, Aug. 2000.
