北京大学李晨教授,在计算机视觉领域取得重大突破）

李晨，现任北京大学教授，博士生导师，研究方向主要为计算机视觉、模式识别、机器学习等领域。他在计算机视觉方面取得了一系列重大突破，成为国内外公认的计算机视觉学者之一。

一、学习经历

李晨于2001年毕业于北京大学计算机科学与技术系，获得理学学士学位，同年被北京大学计算机系录取，于2004年获得理学硕士学位，2006年获得博士学位。毕业后，李晨在北京大学计算机系任教，担任博士生导师。

二、研究成就

李晨的研究工作涉及计算机视觉、模式识别、机器学习等领域，研究成果屡获殊荣，其中，包括获得国际顶级学术会议CVPR最佳论文奖、获得国际机器学习会议ICML的最佳论文奖、获得计算机视觉会议ICCV的最佳论文奖等。此外，他还曾获得微软研究院“最佳论文奖”、C.V. Jawahar奖、中国计算机学会“优秀青年计算机学者奖”等，早年获得“国家优秀自费留学生奖学金”、“北京大学优秀硕士学位论文”等。

三、主要贡献

李晨在计算机视觉领域取得了一系列重大突破，重新定义了深度学习在计算机视觉领域的训练方法，主要的贡献包括：

1. 首次提出了空间变换网络（STN），使得深度学习模型能够从任意形状的输入图像中学习更高级的特征；

2. 首次提出了全息成像网络（HIN），从而使特征表示更加稳定和鲁棒；

3. 提出了深度模糊网络（DFN），实现了从单幅图像中提取深度信息；

4. 提出了跨模态深度融合（MDF），实现了从不同数据源和不同视角下提取有用的特征；

5. 提出了多模态自适应池化（MAMP），实现了从多模态数据中融合提取特征。

四、社会任职

李晨教授积极参与国内外的学术组织，担任多个国内外学术期刊和学术会议的编委或联合主席，是中国计算机学会模式识别专业委员会委员，ACM SIGMM中国代表，中国计算机学会计算机视觉专业委员会专家委员会委员，中国自动化学会计算机视觉专业委员会副主任委员，中国图形图像学会模式识别专业委员会委员，哈尔滨工业大学客座教授，等。

五、总结

以上便是关于“北京大学李晨教授”的相关内容，李晨教授是一位计算机视觉领域的杰出学者，其研究成果受到国内外学术界的高度认可，他的研究成就可以说是出类拔萃，引领了计算机视觉领域的发展。