Hanan Samet est un chercheur en informatique, professeur émérite à l'université du Maryland.
Biographie
Hanan Samet a fait des études en génie électrique avec un bachelor à l'université de Californie à Los Angeles, et une master en recherche opérationnelle à l'université Stanford, où il a obtenu son doctorat en 1975 sous la direction de Vint Cerf (Automatically Proving the Correctness of Translations Involving Optimized Code).. Depuis 1975, il est à l'Université du Maryland. Il y travaille au Computer Vision Laboratory et au Center for Advanced Computer Studies.
Recherche Ses domaines de recherche sont l'algorithmique, l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur et la perception artificielle, les bases de données et big data, la visualisation graphique, la recherche d'informations et les systèmes d'information géographique (SIG). Il s'intéresse aux systèmes d'information géographique, aux structures de base de données pour les données visuelles et spatiales, à la vision par ordinateur et à l'infographie. Son groupe de recherche a développé le système d'information géographique QUILT (basé sur des structures de données hiérarchiques comme les Quadtree, Octree), le système SAND qui intègre des données spatiales avec d'autres données et le navigateur SAND associé pour les bases de données spatiales.
Prix
2020 Distinguished Career in Computer Science, Académie des sciences de Washington« Distinguished Career in Computer Science » sur le site de l'Académie des sciences de Washington. . 2014 de IEEE. 2012 Prix Paris-Kanellakis« Hanan Samet ACM Paris Kanellakis Theory and Practice Award (2011) », 1996 Fellow de l'Association for Computing Machinery 1996 Fellow International Association for Pattern Recognition 1991 Fellow Institute of Electrical and Electronics Engineers
Publications Samet a écrit trois livres de référencesLivres cités dans la Laudatio de l'Académie des sciences de Washington. :
Notes et références
Liens externes
« Liste de publications de Hanan Samet »
Catégorie:Étudiant de l'université Stanford Catégorie:Université du Maryland Catégorie:Lauréat du prix Paris-Kanellakis