Alan Yuille (nacido en 1955) es un informático y académico inglés. Es el Profesor Distinguido Bloomberg de Ciencia Cognitiva Computacional en la Universidad Johns Hopkins, con nombramientos en los departamentos de Ciencia Cognitiva y Ciencias de la Computación. Yuille es conocido por sus contribuciones pioneras a la visión por computadora, incluido el desarrollo de plantillas deformables y modelos bayesianos para el reconocimiento de objetos, así como por su trabajo posterior en la aplicación del aprendizaje profundo al análisis de imágenes médicas.
Biografía
Alan Yuille nació en 1955. Obtuvo una licenciatura en matemáticas en la Universidad de Cambridge en 1976, seguida de un doctorado en física teórica en la misma institución en 1981, donde estudió bajo la supervisión de Stephen Hawking. Tras completar su doctorado, Yuille ocupó un puesto de investigación posdoctoral en la Universidad de Texas en Austin y luego en la Universidad de California, Santa Bárbara.
En 1982, Yuille comenzó a trabajar como investigador científico en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts, donde permaneció hasta 1986. Luego se trasladó a la Universidad de Harvard, donde fue ascendido a profesor asistente de ciencias de la computación en 1988 y a profesor asociado en 1992. En 1995, Yuille se unió al Instituto Smith-Kettlewell de Investigación en San Francisco como investigador científico principal.
En 2002, Yuille se convirtió en profesor titular en el departamento de estadística de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA), con nombramientos conjuntos en ciencias de la computación, psiquiatría y psicología. También fue codirector del Centro de Cognición y Visión de la UCLA. En 2016, Yuille se trasladó a la Universidad Johns Hopkins como Profesor Distinguido Bloomberg de Ciencia Cognitiva Computacional, un puesto establecido gracias a una donación de Michael Bloomberg para promover la investigación interdisciplinaria. Tiene nombramientos en los departamentos de ciencia cognitiva y ciencias de la computación.
Investigación
La investigación de Yuille se centra en el desarrollo de modelos matemáticos de la visión y la cognición para permitir que las computadoras reconstruyan estructuras tridimensionales a partir de imágenes o videos. Su trabajo temprano en las décadas de 1980 y 1990 introdujo las plantillas deformables, que utilizan modelos geométricos flexibles para reconocer objetos con formas variables, y aplicó la inferencia bayesiana para integrar el conocimiento previo con la evidencia visual. Estos enfoques se convirtieron en fundamentales para la visión por computadora.
En Johns Hopkins, Yuille dirige el grupo de Cognición, Visión y Aprendizaje Computacional (CCVL). Su investigación reciente explora cómo las arquitecturas de aprendizaje profundo y redes neuronales pueden utilizarse para el análisis de imágenes médicas, particularmente para la detección y el diagnóstico de enfermedades. Un proyecto notable es el Proyecto Félix, llamado así por la poción ficticia de la serie de Harry Potter, que tiene como objetivo utilizar el aprendizaje profundo para mejorar la detección temprana del cáncer de páncreas mediante el análisis de tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. El proyecto busca distinguir entre tejido pancreático normal y anormal, incluidos los tumores, con alta precisión.
El trabajo de Yuille abarca tanto aspectos teóricos como aplicados de la inteligencia artificial, incluidos el aprendizaje automático, la inferencia bayesiana y la segmentación de imágenes. Ha contribuido al desarrollo de modelos que combinan enfoques generativos y discriminativos, y su investigación ha influido en campos más allá de la visión por computadora, como la ciencia cognitiva y la imagenología médica.
Premios y honores
Yuille recibió el Premio Marr en la Conferencia Internacional sobre Visión por Computadora (ICCV) en 2003, un prestigioso galardón en visión por computadora que lleva el nombre de David Marr. Es miembro de varias sociedades profesionales, incluido el IEEE y la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial. El número de citas de sus publicaciones y su índice h reflejan el alto impacto de su trabajo en la visión por computadora y campos relacionados.
Publicaciones seleccionadas
Libros
- Clark, J.J., y Yuille, A.L. (1990). Data Fusion for Sensory Information Processing Systems. Kluwer Academic Publishers, Boston.
- Blake, A., y Yuille, A.L. (Eds.) (1992). Active Vision. MIT Press, Cambridge, MA.
- Hallinan, P.W., Gordon, G., Yuille, A.L., Giblin, P.J., y Mumford, D.B. (1999). Two- and Three-Dimensional Patterns of the Face. A K Peters, Ltd.
Artículos
- Yuille, A.L., Hallinan, P.W., y Cohen, D.S. (1992). "Feature extraction from faces using deformable templates". International Journal of Computer Vision, 8(2), 99-111.
- Zhu, S.C., y Yuille, A.L. (1996). "Region competition: Unifying snakes, region growing, and Bayes/MDL for multiband image segmentation". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18(9), 884-900.
- Kersten, D., Mamassian, P., y Yuille, A.L. (2004). "Object perception as Bayesian inference". Annual Review of Psychology, 55, 271-304.
- Chen, L.C., Papandreou, G., Kokkinos, I., Murphy, K., y Yuille, A.L. (2017). "DeepLab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected CRFs". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 40(4), 834-848.
Referencias
Este artículo incorpora texto del artículo "Alan Yuille" de Wikipedia, disponible bajo la Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual.