7月24日，应数学与统计学院邀请，香港浸会大学潘珺珺博士在数学院N216为学院师生作题为“Non-Negative Reduced Biquaternion Matrix Factorization with Applications in Color Face Recognition”的学术报告，相关专业教师和研究生十余人参加了此次报告。报告由数学与统计学院崔鲁宾教授主持。
本次报告，潘珺珺博士提出了一种新颖的非负四元数矩阵分解模型，以解决相关的彩色图像处理问题。四元数常用于表示彩色图像像素。由于彩色图像像素是非负的，因此四元数的分量应满足非负性约束。然而，现有的基于四元数的矩阵分解模型并不能完全满足非负性约束。在该分解模型中，潘珺珺博士采用约化双四元数（RB）矩阵的乘积，从而能够恰当地引入非负性约束。所提出的非负 RB 矩阵分解（NRBMF）模型通过交替最小化算法求解，该算法交替求解潜在特征和编码因子的 RB 非负最小二乘问题。还建立了交替最小化算法的理论收敛性。彩色人脸识别的实验结果表明，所提出的 NRBMF 模型的识别准确率平均比现有模型高4.1%。
该报告会引起了师生们的极大兴趣，报告结束后，大家纷纷提出了自己的观点和问题，潘珺珺博士对学生的提问进行了耐心作答，并与崔鲁宾教授、Shahin教授共同探讨了该方向的前沿性问题以及未来的研究方向。会议气氛活跃，学术氛围良好，参会师生收获颇丰。
专家简介：
潘珺珺博士，博士毕业于厦门大学，现为香港浸会大学研究助理教授，曾赴香港、比利时等高校合作研究，其研究兴趣主要集中在数值算法及其在数据科学中的应用，在数值代数、科学计算、机器学习等领域的知名期刊如SIMAX、SISC、SIIMS、TPAMI、Neural Networks等上发表学术论文多篇。
（数学与统计学院 罗丙阁）
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