Anders Hast
Anders Hast fick sin doktorsgrad i datoriserad bildbehandling (Computerised Image Processing) vid Uppsala universitet år 2019. Under 2011 spenderade han ett år vid IIT, CNR, Pisa i Italien som en ERCIM forskare. Efter det fick han heltidsanställning som docent och därefter, år 2019, som professor vid Uppsala universitet båda inom bildbehandling. Han har varit affilierad med UPPMAX super computer centre där han arbetade som expert på tillämpning inom vetenskaplig visualisering och senare inom fältet digital humaniora tillsammans med centrum för digital humaniora i Uppsala. Hans senaste forskning har fokuserat på bildbehandling och datorseende för tillämpningar inom mikroskopi, flygfotografi, objektigenkänning och särskilt inom igenkänning av handskriven text samt ansiktsigenkänning.
Hans senaste forskning har fokuserat på datorseende, bildbehandling och maskininlärningstekniker för en mängd olika tillämpningar, såsom igenkänning av handskriven text och ansiktsigenkänning. I detta projekt fokuserar han på åldersbestämning från ansiktsfotografier.
Professor Anders Hast, informationsteknologi, institutionen för informationsteknologi, Uppsala universitet.
Publikationer
A. Hast. Yijie Zhou, Congting Lai and Ivar Blohm. Analysis of Age Invariant Face Recognition Efficiency using Face Feature Vectors.
ROBOVIS 2024, held in conjunction with ICAART 2024, ICPRAM 2024 and VISIGRAPP 2024. Rome, Italy. pp 47-65, 2024.
A. Hast. Age-Invariant Face Recognition using Face Feature Vectors and Embedded Prototype Subspace Classifiers. Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. In: Blanc-Talon, J., Delmas, P., Philips, W., Scheunders, P. (eds) Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. ACIVS 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14124. Springer, Cham. Presented at ACIVS2023, Kumamoto Japan, Accepted full paper. pp 88-99. 2023.
A. Hast. Sex Classification of Face Images using Embedded Prototype Subspace Classifiers. Proceedings of the 31th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision WSCG 2023, Plzen, Czech Republic, May 15 – 19. Full paper. pp. 43-52. 2023.
A. Hast. Consensus Ranking for Efficient Face Image Retrieval: A Novel Method for Maximising Precision and Recall. In: Foresti, G.L., Fusiello, A., Hancock, E. (eds) Image Analysis and Processing – ICIAP 2023. ICIAP 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14233. Springer, Cham. Presented at the 22nd International Conference on Image Analysis and Processing. Udine, Italy. pp. 159-170. 2023.
A. Hast. Magnitude of Semicircle Tiles in Fourier-space - A Handcrafted Feature Descriptor for Word Recognition using Embedded Prototype Subspace Classifiers.
Journal of WSCG, ISSN 1213-6972, Vol.30. No.1-2, DOI: 10.24132/JWSCG.2022.10, Journal, pp. 82-90. 2022
A. Hast, E. Vats. Word Recognition using Embedded Prototype Subspace Classifiers on a new Imbalanced Dataset. Journal of WSCG, Vol.29, No.1-2, ISSN 1213-6972, Journal. pp. 39-47. 2021
A. Hast, M. Lind.Ensembles and Cascading of Embedded Prototype Subspace Classifiers. Journal of WSCG, ISSN 1213-6972, Vol. 28, No. 1-2, Journal. pp. 89-95. 2020.
S. Chanda, A. Chakrapani Gv, A.Brun, A. Hast, U. Pal and D. Doermann. Face Recognition - A One-Shot Learning Perspective. 15th IEEE Conference on Signal Image Technology and Internet based Systems, Sorrento, Italy, Full paper. pp. 113-119, 2019.
S. Chanda, P. K. Prasad, A. Hast, A. Brun, L. Mårtensson and U. Pal. Finding Logo and Seal in Historical Document Images - An Object Detection based Approach.The 5th Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR 2019), Poster 2019.