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   问题: Office2010一运行Word就无响应，其它的组件如Excel都运行正常      

   原因分析：模板文件Normal.dot出错。关闭word时，在word中的插件、acrobat7等在word中的插件都要往Normal.dot中写东西，如果产生冲突，Normal.dot就会出错，导致下一次启动word时，只能以安全模式启动。  

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   手动删除Normal.dot（或Normal.dotm）。   Normal.dot的位置是C:\Documents and Settings\[Username]\Application Data\Microsoft\Templates （可点 击开始-->运行-->输入“%userprofile%\Application Data\Microsoft\Templates”访问该文件夹），这里的 Username是指当前登录的用户名。另外，Application Data文件夹默认是隐藏的，必须在文件夹选项中把文件隐藏这个选项去掉。删除后，下次再进入，word会自动新建一个Normal.dot文件，即可正常运行。

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   若问题依然存在，则尝试以下操作：  打开注册表编辑器，将以下4项重命名。  HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Office\word\Addins  HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Office\14.0\word  

   HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\word\Addins  HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Office\12.0\word

   比如HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Office\word\Addins ，重命名为HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Office\word\Addinsold      再次运行Word，一切正常

2016年10月1日，伊利诺大学Beckman Institute和电机与计算机工程系联合举办Dr. Thomas S. Huang黄煦涛教授八十寿辰学术研讨会，我很荣幸列席。我和Tom自1988年相识并开始学术交集，他作为计算机视觉界和信号处理界的先驱智者，以他独有的洞见和卓越的学术成就，给了我不计其数的启发，鼓励和支持。Tom学术家族树已经数代，根深叶茂，毕业的博士生迄今已有一百多位，其中不乏我的实习生，而他们的学生也有不少还是我的实习生，真可谓薪火相传，不知其尽也。

研讨会当天，我被安排做一个简短的发言，目光所触，看见Tom和济济一堂他带出的学生，想起Tom尽管誉满天下，参加任何会议仍及其认真严肃，从不放松专业水准，想起Tom和他太太Margaret多年来对我的支持，不禁触动了感情，有点哽咽。

28年前我是法国国家计算机自动化研究院（INRIA）的一名博士生，和Tom缘起他的一次访法学术交流，彼时Tom已是国际上计算机视觉界和信号处理界的泰斗。那个时候觉得他赫赫有名却非常平易近人,对他能把枯燥的学术报告讲解的幽默风趣的本领十分敬佩。从那以后,我不时向Tom请教和咨询学术问题，得他指点迷津和无私提携。Tom是非常乐意助人的。

Tom对我个人学术生涯影响至深，可以溯源到我的博士论文: 那时我为了机器人导航在做三眼立体视觉的运动估计。Tom在从事从二维到二维特征对应估计运动和从运动中决定三维结构（Structure from Motion）的研究工作，现在在机器人领域叫SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），Tom可谓是SLAM的先驱。特别值得指出的是，Tom和他的学生R. Y. Tsai在1981年发表的文章“Estimating3-D Motion Parameters of a Rigid Planar Patch”是Structure from Motion领域的开山之作。当时我有个想法，就是把Tom做的东西实现一下来解决我的问题。为此我开始读Tom的一篇论文，题目是“Some Properties of the E Matrix in Two-View Motion Estimation”。这是Tom在1989年发表于IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence上的一篇经典的很有影响力的文章。

我很快发现我理解不了Tom的文章 :-)，太多的公式让我脑袋爆炸了。我因而将我的博士论文转向解决一个更简单的问题：从三维到三维特征对应来估计运动。三维特征可以用我们的三眼立体视觉系统里提取出来，我的博士论文的问题可以描述如下：

这是一个带六个约束条件的线性方程。但我也清楚，这个问题太简单，不足于写成一篇博士论文。我于是试图从多方面探讨研究这个领域，包括：数据不定性；参数估计鲁棒性；运动分割；短序列匹配；长序列跟踪；等等。写成了320页的长篇博士论文。

我博士论文答辩还有一个小插曲：答辩委员会里一个很有名的教授指责我说不诚实，所有人都大吃一惊，包括我的博士导师。追问原因，他拿着我厚厚的论文说：“你没有指明哪些部分是你的工作。”原来他不相信论文里的工作都是我自己完成的。我认为这是对我博士论文的褒奖。

恰在此时，我注意到Tom正在编辑“Springer Series in Information Sciences”从书。我冒昧去信问Tom：我的博士论文值不值得作为一本专著在他编辑的丛书上发表？结果就是我的博士论文被修编成了我的第一本书《3D Dynamic Scene Analysis》。

直到多年以后我终于读懂了Tom 的文章，把那些公式理清楚了。根据这些基本原理，我推而广之，将之应用到未标定的摄像机，将算法鲁棒化，开发了图像自动匹配技术，发明了摄像机标定新算法，也据此发表了我的第二部专著《Epipolar Geometry in Stereo, Motion, and Object Recognition: A Unified Approach》。

感谢从Tom那里得到的灵感，我因此发表了一系列相关论文，其中包括发表在1999年ICCV上关于摄像机标定法的文章。2005年，我庆幸当选 IEEE Fellow。在北京举行的 ICCV 2005 晚宴上，Tom 亲手颁证书给我，真的没有比他更加合适的颁奖人啦！

在经历了个人学术研究的一个小“巅峰”之后，我开始寻找下一步的研究方向。Tom是我长久以来的学术导航灯，很自然的我开始集中阅读Tom实验室发表的论文。我发现了他已经在人脸建模、人脸表情识别和视频会议三方面发表了许多前瞻性的文章，立刻决定开始进行这三方面的研究。

• 人脸建模。

  Tom在3D人脸建模方面早在90年代初就有很多先驱的研究，比如用样条曲面来表达3D人脸，来进行人脸非刚性运动的估计，和Facial action units的提取，以及voice-driven avatar的研究。

  我从1999年开始做用Web Cam视频对人脸三维建模，通过基于几何和外观模型拟合的方法进行多方位的研究，使得即使在低分别率和弱光照下也能鲁棒建模。多次的实时演示中，我和我的团队成功给很多人包括Bill Gates 和 Andy Grove 建模，其中部分技术在微软的产品Xbox落地。这些在我的专著里均有详细介绍（Z. Liu and Z. Zhang，Face Geometry and Appearance Modeling，剑桥大学出版社2011年出版）。

• 人脸表情识别。

  Tom是人脸表情识别的先驱，早在90年代初就开始表情识别的研究。当时他的工作除了基于单幅图像的appearance-based方法以外，更有基于连续图像序列motion-based的方法。这些研究都是后世研究的基础。

  1996年底我在日本国际电气通讯基础技术研究所（ATR）学术休假时开始做的。那时我已经在几何领域做了10年的研究，很希望能在机器学习方面有所拓宽，最终将几何和机器学习结合起来。在ATR有不少人做人脸表情识别，而且有些现成的标记好的数据，但主要侧重从心理学和认知科学角度研究。我认真的读了Chris Bishop 的《Neural Networks for Pattern Recognition》，编了一些神经网络的算法，将它应用到人脸表情识别，说起来在这领域起步也是相当早的。最近两年和微软同事一起利用大数据和深度神经网络开发了自动的表情识别技术，已经用在微软的Cognitive Services上了。

• 视频会议。

  这是个多学科综合性多媒体系统工程。Tom在视频会议上的研究早在80年就已经是这个领域的带头人了。他在图像视频压缩的贡献是无以伦比的。他在90年代开始了very low bit-rate communication system的研究，基本思想就是从视频中计算物体的刚性和非刚性的运动，以及物体的3D建模，只用在通信系统中传输编码的运动参数，然后在接收端用运动参数驱动3D模型，这样能实现超低比特率的视频通信。

  我的研究方向自2001年起有很大转变，开始做语音处理，麦克风阵列，多声道声学回声消除，自然人机交互，全息三维重建，沉浸式远程临场系统等研究工作。有些技术已经授权给Polycom的CX5500 Unified Conference Station 和微软的Skype Room System。这是一个很令人激动的领域，能够释放人的潜力，大大增强社会的生产力，期待更多的技术革新和产品创新。

2014年，因为对计算机视觉和多媒体的贡献，我很荣幸的当选ACM Fellow。回想自己的职业成长和学术进步，我十分感激Tom对我的帮助和支持！从一个对电子和计算机深感兴趣的年轻人到算是略有建树的研究者 ，我因循着Tom的足迹一路走来。现代医药学之父，古希腊医者 Hippocrates 曾经说过：Life is short. The art is long. 这句话用来形容Tom一点不错。他为人师为人友，桃李满天下，学术精神永存！

这是我送给Tom的贺卡，感谢Tom和Margaret二十八年来对我的支持，祝愿Tom身体健康，阖家幸福！

作者简介：

Zhengyou Zhang received the B.S. degree in electronic engineering from Zhejiang University, Hangzhou, China, in 1985, the M.S. degree in computer science from the University of Nancy, Nancy, France, in 1987, and the Ph.D. degree in computer science in 1990 and the Doctorate of Science (Habilitation à diriger des recherches) in 1994 from the Universityof Paris XI, Paris, France.

He is a Principal Researcher and Research Manager with Microsoft Research, Redmond, WA,USA. He was a Senior Research Scientist with INRIA (French National Institutefor Research in Computer Science and Control), France, and spent a one-year sabbatical as an Invited Researcher with the Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Kyoto, Japan. He has published over 250 papers in refereed international journals and conferences, and has coauthored five books. He is an inventor of more than 130 issued patents, and has received 8 Ship-It Awards at Microsoft.

Dr. Zhang is an IEEE Fellow, an ACM Fellow, the Founding Editor-in-Chief of the IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, and an Area Editor of the Journal of Computer Science and Technology. He served as Associate Editor for the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, the IEEETransactions on Multimedia, the IEEETransactions on Circuits and Systems for Video Technology, the International Journal of Computer Vision, the Machine Vision and Applications journal, and the International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. He is on the Honorary Board of the International Journal of Computer Vision, and on the Steering Committee of the Machine Vision and Applications. He is serving as a General Chair of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017. He received the IEEE Helmholtz Test of Time Award at ICCV 2013 for his paper published in 1999 on camera calibration, now known as Zhang’s method.

20170103 read once

这纷纷扰扰的世界里有一类人，不用媒体加油添醋的鼓吹，也不用自己夸大其词的炫耀。他们看似像平凡人一样，但是他们深邃闪耀的思想，卓越不凡的成就，和坚韧不拔的精神，却格外让人敬仰。很多有志青年拿他们当人生的楷模，可是能得其一二者，都已然是凤毛麟角了。他们从来不用居高临下地说教，盛气凌人般以势压人，始终是平和如一。他们自己平时的一言一行，足以让后辈们汗颜和羞愧。Tom，就是这类真学者的一个典型。

Tom就是Thomas S.Huang教授，大家都亲切地称他Tom。在他50多年活跃常青的学术人生中，辗转于MIT，Purdue，和UIUC，始终领跑在图像处理，计算机视觉，模式识别，人机交互的最前沿，源源不断地有新颖的东西，着实让人景仰和赞叹不已。每年的学术会议，当我们的注意力总是很容易被诸如风景，行情和八卦等等所转移时，我们却总发现一个满头银丝的资深学者，还在认认真真地听报告。这样的Tom只会让我们无地自容。20年以前Tom收我为徒，引领我走进学术研究的世界。经历着混沌，懵懂，自大，迷茫，纠结，开悟等等众法诸象促使我企图去观察，体会，和理解Tom这样的老一代卓越学者的学术人生。

为学日益。很多学者学人学生，每天要学习“新”的东西。这当然无可厚非，但是对“日新”的理解，却慢慢变成了只是对热点的追逐。所以，知道的名词是越来越多了，可是对科研的热情却是越来越低了，心气也越磨越消沉了。这样，就被这纷纷扰扰的世界所诱惑，放弃自己最开始的学术理想和追求。结果像这样“日益”般地为学，基本上是难以为继的。所以，那些真正能十年磨一剑的人，少之又少。Tom的研究领域众多，并且都在最前沿，难道他不是在日益地为学?为何他可以有耀眼常青半个多世纪的学术生涯？

从我的视角看他，他的学术人生是一个澹泊的致远的求道人生。

学术本质上追求的是什么？绝对不是论文的数量，也不是学术上的地位，更不是商业化，这都不是学术的objective function。说某某人著作等身，说某某人泰山北斗，说某某人业界领袖，对一个真正的学者来说，这都没啥意义。学术追求的是求真的追求，是去问问题，是去找你believe的正解。这个真，其实就是“道”，是govern万事万物的东西。大道从来都是至简的。从牛顿力学，到麦克斯韦方程，到质能方程，都简洁优美地让人窒息。花里胡哨的东西，鲜能流传久远。正所谓为道日损。如果想求得这个道，就要每天都扔掉一些东西，一些不必要的东西。当这些都扔下了，就近于得道了。在我看来，Tom早已经得到这个道了。

我一直感叹Tom生活的简单。比如连手机，他也是近几年才开始用的。要不是为了和师母联系方便，我估计他会一直不用手机的。他说他是个old-fashion的人。这看似不过是他自嘲的话，但是一如他说话之精简，这句话背后的滋味，如果不认真去体会，一定品不出其中深意。想想，如今没有手机的日子，可能只有超级充实的人，才能选择去过。没有手机的日子，也只有他这样为道日损的人，才能选择去过。不光生活如此，在他的精神世界，他日损的是名利心，完全对名利是不在意的。这也就是他学界业界这么多朋友学生为之赞叹不已的一种境界。

名利心是真正为学的大敌，也当然是为道的大敌。Scholarship的本质是对“真”的不二的态度，这也是Tom说他自己old-fashion的另一个重要的意思。现在的new-fashion已经不是求“真”了，而是求“新”，求“异”，求“名”了。所以，大家争先恐后发表一些half-baked的东西，短平快的东西，哪怕一丁点小得不能再小的incremental work也拼命要抢先发表，这才有arXiv这样的东西出现的基础。干脆，要不以后大家都学费尔玛好了，先把碑立上，让后世花300年去证真伪。所以，能在我们这样的现实世界里，坚守old-fashion的，难道不值得我们salute吗？

Tom的科研，半个世纪以来一直引领着好几个领域的前沿，可是他从来没有去争啥啥啥是自己的发现。一个例子是他在Structure from Motion里的贡献。Tom和他的学生R. Y.Tsai早在1981年给出了三维运动和结构的关系和刚体运动估计的唯一解的条件，这是当代三维重建和Structure from Motion的奠基性的工作。这比Longuet-Higgins在1981在Nature上的工作不会晚。Tom和Faugeras在1989年关于Essential Matrix的工作也是立体视觉的里程碑。可是他从来不去争这些虚名。

另一个例子是他在人机交互的研究。早在从80年代末开始，他就开始了人脸的非刚性运动分析，人的表情扑捉和识别，voice-driven talking head，还有手指头的articulated运动分析和gesture recognition的研究。那时，他就开始结合虚拟现实和基于视频的人体的运动扑捉识别。这样的非刚性运动分析的研究，不仅对计算机视觉，而且对计算机图形学，都引发了巨大的变革性的进步。

还有一个例子是他在content-based image retrieval的最先驱的贡献。早在90年代，还没有google的时代，Tom就开始了图像和多媒体搜索的研究。他那时将relevance feedback引入图像搜索，开创了全新的用learning和active learning的方式来研究图像的相似性。这些都是后世image retrieval和image search的基础。   

在我看来，他的澹泊明志才能让他在求道的路上致远。师母曾经说过，他们年轻的时候，那时在MIT，生活也如一般年轻人一样拮据。这半个世纪以来，AI几起几落。Tom这样优秀的人，也多次面临业界的高薪诱惑。可是，他选择了澹泊，选择了求道，选择了宁静致远地求道。求道的路上有师母相伴，人生何其幸也。记得CVPR‘05在San Diego，一天会议下来，傍晚Tom和师母手挽手，光着脚，在海滩边散步。此情此景，惹得大家纷纷羡慕的目光。 

在像Tom这样的人看来，科研有如一种信仰，一种求索，一种信仰。只能心无旁骛，澹泊宁静，才能不被这纷扰的世界扰乱，才能到达遥远的彼岸。这印证了李白的诗句：两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。

我写到这里，突然记得金庸在《神雕侠侣》里有一段话是关于“第三次华山论剑”的，写得有点意思。 “... 第一次华山论剑，郭靖尚未出世，那时东邪、西毒、南帝、北丐、中神通五人，为争一部《九阴真经》，约定在华山绝顶比武较量，艺高者得，结果中神通王重阳独冠群雄，赢得了‘武功天下第一’的尊号。二十五年后，王重阳逝世，黄药师第二次华山论剑，除东邪、西毒、南帝、北丐四人外，又有周伯通、裘千仞、郭靖三人参与。各人修为精湛，各有所长，但真要说到‘天下第一’四字，实所难言，单以武功而论，似乎倒以发了疯的欧阳锋最强。想不到事隔数十年，居然又有一群武林好手，相约作第三次华山论剑。这一招使黄药师等尽皆愕然。更奇的是，眼前这数十人并无一个认得。难道当真‘长江后浪推前浪，一辈新人胜旧人’？难道自己这一干人都做了井底之蛙，竟不知天外有天，人上有人？ ...” 
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In this brief note, I summarize how and what I learnt from Professor Thomas (Tom) Huang for nearly four decades. I consider myself a student of Tom at a distance, in that I was not a direct student of his, and did not write any papers with him. But Tom influenced me through his papers, lectures, direct and indirect mentorship. He also promoted me in various forums by saying good words about my work.

我学习黄煦涛教授（Prefessor Tom Huang）近四十载，此短文概述了我学习的心得体会。我既非他的正式学生，亦未曾与他共撰文章，但我仍认为是他的学生。不同的是，我学于遐迩，从他的文章中，在他的讲课里，以及来自他的直接或间接的指导。他也在不同的公开论坛上赞赏我工作以此提携我。

I first saw Tom in Spring 1978 at Purdue University, where I did my doctoral work. I attended many of his lectures on digital image processing. Tom had just returned from a sabbatical in Germany. I was quite impressed by Tom’s lucid style of explaining image processing fundamentals. The young ones should know that in 1978, image processing was till a new field with lot of emphasis on image compression and restoration. Tom had just finished some interesting work on coding of two-tone images then. What I still remember is that Tom would walk into the class with a cup of coffee and may be a small piece of paper with some equations. Once in a while he will take a sip of coffee and continue lecturing, occasionally looking at the sheet of paper he brought. He never carried any notes to his classes. The handout on FFT that Tom gave to his students is something to be preserved.

1978年春，在我读博士的普渡大学里我首次遇见Tom。其时Tom刚从德国学术休假完回来，教我们数字图像处理课程。他解释图像处理的基本原理简洁明晰，此等教学风格令我印象尤其深刻。1978年时的图像处理尚是新兴领域，重于图像压缩和恢复。他当时刚完成了双色图象的编码问题，非常有意思。我依然记得Tom走进教室的情景 —— 手握咖啡一杯，有时携纸一张，上书公式若干，但从不带笔记。偶尔，他嘬一口咖啡；间或，他瞄一眼纸张。他发给学生们的快速傅立叶变换（FFT）讲义绝对是珍藏品。

Tom moved to UIUC in 1980 and since then, I saw him frequently at various computer vision and pattern recognition conferences. When I moved to USC in 1981, Professor Sandy Sawchuk and I revised the collection of digital image processing papers edited by Prof. Harry Andrews for the IEEE Computer Society Press. As many image processing researchers were migrating towards image analysis and computer vision, we brought out two volumes, one on image processing and the other on image analysis.  This effort gave me an opportunity to read some of the pioneering papers on structure from motion (sfm) that Tom co-authored with his students and visitors. The edited collection on image analysis included some of these sfm papers from Tom’s group. After reading Tom’s papers, I got the inspiration to extend two-frame based sfm algorithms to long sequences. This work did in collaboration with Ted Broida and other students kept me busy for a while. At various meetings, I had several opportunities to discuss my work with Tom. Tom encouraged me in my efforts to develop robust sfm algorithms.

Tom于1980年搬到了伊利诺伊大学香槟分校。自此，我常见他于各种计算机视觉和模式识别的会议中。在1981年搬到南加州大学后，我和Sandy Sawchuk教授为IEEE Computer Society Press重新收录了数字图像处理的文章，此项工作原先是Harry Andrews教授做的。基于当时有许多图像处理研究者在转型做图像分析和计算机视觉，我们编辑了两卷书，一卷是关于图像处理的，另一卷是关于图像分析的。这次努力让我有机会读到了许多由Tom和他的学生们访问学者们合写的、关于运动恢复结构（structure from motion，sfm）方面的开创性文章。其中不少文章被数字图像处理之图像分析卷采纳了。读了Tom的文章后，我得到了启示，和Ted Broida以及我别的学生们把基于两幅图像的sfm算法延伸到了多幅图像，为此我们忙碌了好一阵子。其间，我趁会议和Tom有不少机会讨论我的工作，他鼓励我要努力开发出稳健的sfm算法。

Tom is a scholar’s scholar. His papers are innovative, clear and almost always broke new grounds. In fact, when reading Tom’s papers, one can almost hear him talk through the contents of the paper as they were written in a lucid style, despite having tons of equations. He is a fantastic lecturer and presented the material with a humorous touch.

Tom是学者中的学者。他的文章创新充沛，清楚明晰，多为拓疆之作。读其文，若闻其声，概因其文笔简明，尽管公式比比皆是。他教学魅力十足，演讲阐述带人潜入幽默的意境。

Tom is a perpetual learner. When most attendees at conferences stay for a couple of talks in a few sessions and leave the room, I have seen Tom stay in sessions that interested him, keenly listening to the talks, often writing some notes in the conference program books. This is a good practice to emulate by all of us.

Tom其人，学而不辍。参加学术会议，许多人听若干演讲就离开，Tom则不同。他久滞会场，专心听讲，常常笔记。这实值得我辈仿摹。

Tom is a kind-hearted person. In spite of being a busy person, he must have written numerous (hundreds!) letters recommending others for tenure, promotion, and various awards and recognitions. This is something to emulate too.

Tom之心，仁慈善良。他虽忙不得暇，仍不辞辛劳地写了数以百计的推荐信，为了别人的终身职位、升迁、奖励和得到肯定。这亦应获吾等仿效。

Tom also demonstrated a perfect balance between his family life and career, which is something to learn from the master. While at Purdue, I have seen Tom go home for lunch around noon, whenever he is in town and does not have a lunch meeting. Most of us who go to conferences are happy to see Tom and Margaret as a couple engaging their colleagues and friends at lunches, dinners and other social events. By example, Tom demonstrated the importance of balancing the family life and his busy professional life.

Tom亦是大师，完美地平衡家庭与职业。在普渡，我常见他中午回家用餐，不开中午会。我们多数人在参加会议时会瞧见Tom、Margaret夫妇与同事朋友们一起用餐或出席社会活动的幸福场景。对于平衡家庭与职业的重要性，Tom以自己的亲身例子作了最好的阐释。

I spent some wonderful days with Tom and Margaret in January 1988 when we were at a conference in Bangalore, India.

1988年一月，我与Tom 、 Margaret在印度班加罗尔一起开会，共同渡过了一段美好的日子。

Scholars like Tom come rarely. All of us who have had the opportunity to interact with Tom one way or another must consider ourselves very lucky to have known and learned from Tom. I surely did learn many things that have helped my career and personal life, including eating oatmeal for breakfast, which is something that Tom is known for!

师从Tom，我学到不计其数，无论是职业上，还是生活中，甚至是他的“闻名作” —— 早餐吃燕麦。学者如斯，何其少哉！有师若此，何其幸哉！

[Rama Chellappa著、周少华译]

Prof. Rama Chellappa is a Distinguished University Professor and a Minta Martin Professor of Engineering and Chair of the ECE department at the University of Maryland.  Prof. Chellappa is a recipientof an NSF Presidential Young Investigator Award and four IBM Faculty Development Awards. Prof. Chellappa received the K.S. Fu Prize from theInternational Association of Pattern Recognition (IAPR). He is a recipient of the Society, Technical Achievement and Meritorious Service Awards from the IEEE Signal Processing Society and four IBM Faculty Development Awards. He also received the Technical Achievement and Meritorious Service Awards from the IEEE Computer Society. At UMD, he received college and university level recognitions for research, teaching, innovation and mentoring of undergraduate students. In 2010, he was recognized as an Outstanding ECE by Purdue University. He received the Distinguished Alumni Award from the Indian Institute of Science in 2016. Recently, he received the inaugural Leadership Award from the IEEE Biometrics Council. Prof. Chellappa served as the Editor-in-Chief of PAMI. He is a Golden Core Member of the IEEE Computer Society, served as a Distinguished Lecturer of the IEEE Signal Processing Society and as the President of IEEE Biometrics Council. He is a Fellow of IEEE, IAPR, OSA, AAAS, ACM and AAAI and holds five patents. His current research interests span many areas in image processing, computer vision and pattern recognition.

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