a-Driven Markov Chain Monte Carlo]求图像分割和解译 [Image Parsing] 问题的全局最优解；与其博士生Adrian Barbu [现为FSU教授] 提出了 Swendsen-Wang Cut [SWC] 的蒙特卡洛算法，在通用的概率采样 [sampling] 计算中，实现大的状态跳转，突破传统方法计算的瓶颈问题。该领域的这一进步使拆分合并运算符在文献中首次可逆，并且比吉布斯采样器和跳跃扩散方法快了100倍。 这一工作获得第九届国际视觉大会颁发的马尔奖， 并重新