北京交通大学硕士研究生导师信息：刘渭滨

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　　北京交通大学硕士研究生导师信息：刘渭滨

　　刘渭滨

　　博士、教授、博士生导师

　　基本信息

　　办公电话：电子邮件： wbliu@bjtu.edu.cn

　　通讯地址：北京交通大学信息科学研究所9教北304A邮编：100044

　　教育背景

　　·1998.4～2001.10，北京交通大学信息科学研究所，博士研究生

　　·1995.9～1998.3，湖南大学电气与信息工程学院与中国科学院电工所联合培养，硕士研究生

　　·1991.9～1995.7，湖南大学电气与信息工程学院，本科生(免试保送硕士研究生)

　　工作经历

　　·2011.12～至今， 北京交通大学信息科学研究所，教授、博导

　　·2006.6～2011.11，北京交通大学信息科学研究所，副教授

　　·2005.6～2006.5，北京交通大学信息科学研究所，讲师

　　·2001.11～2005.5，富士通研究开发中心信息技术研究部，研究员

　　海外工作经历

　　·2009.8～2010.8，美国宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系(CIS)，Visiting Researcher

　　·2002.10～2002.12，日本富士通研究所IT Media Lab，Researcher

　　欢迎对相关研究领域感兴趣的同学们联系我，加入我们团队。下方是招生专业目录信息。

　　研究方向

　　数字媒体信息处理与智能分析

　　人工智能

　　软件工程

　　软件工程理论

　　新一代电子信息技术

　　大数据技术与工程

　　智能感知与具身智能

　　计算机技术

　　招生专业

　　软件工程博士

　　新一代电子信息技术(含量子技术等)博士

　　人工智能博士

　　人工智能硕士

　　软件工程硕士

　　新一代电子信息技术(含量子技术等)硕士

　　大数据技术与工程硕士

　　计算机科学与技术硕士

　　计算机技术博士

　　计算机技术硕士

　　计算机科学与技术博士

　　科研项目

　　主要研究方向：视频图像处理与模式识别、深度学习与人工智能、虚拟现实与人机交互、计算机视觉与感知理解、软件工程技术等。

　　国家重点研发计划: 仿真软件平台架构设计与异构并行计算优化, 2021-2025

　　企业横向项目: 城轨轨旁关键设施智能化巡检算法研究，2023-2025

　　企业横向项目: 行业知识语义库与智能问答组件研发，2022-2024

　　企业横向项目: 智能云PLM系统关键技术研究，2022-2023

　　北京市自然基金“面上”: 面向视频运动人体分割与解析的时空图卷积神经网络研究, 2021-2023

　　企业横向项目: 基于国产基础软件的应用验证与改造关键技术, 2021-2022

　　企业横向项目: 交通车辆运行障碍物检测方法与系统, 2021-2022

　　企业横向项目: 医疗行为检测识别深度算法平台, 2020-2021

　　国家自然科学基金“面上”: 复杂天气条件下的目标跟踪和步态识别研究, 2020-2023

　　国家自然科学基金“面上”: 基于深度学习的智能交通视频目标检测识别和跟踪方法, 2019-2022

　　企业横向项目: 基于生物多模信息的移动终端认证系统开发, 2019-2021

　　企业横向项目: 铁路电务轨旁设备图像采集及故障识别关键模块开发, 2018-2021

　　国家自然科学基金“面上”: 多目标跟踪中的注意模型研究, 2015-2018

　　企业横向项目: 铁路GPRS网络主动监测系统, 2014-2015

　　高校科研业务费: 基于多模态感知计算融合的自然和谐人机交互环境研究, 2014-2017

　　红果园(横): 省市级XX视频综合应用联网核心软件, 2014-2015

　　国家自然科学基金“面上”: 自主虚拟人智能感知决策与真实感交互表现研究, 2014-2017

　　高校科研业务费: 基于视听觉的虚拟人行为感知与交互系统研究, 2011-2013

　　国家自然科学基金“青年”: AVR 虚拟人几何与运动重建的研究, 2009-2011

　　北京市自然基金“面上”: 真实感虚拟人重建及在网络虚拟环境中的实现, 2008-2010

　　高校博士点基金: 基于非接触式运动捕捉的AVR虚拟人真实感运动合成, 2008-2010

　　科技部“973”: 可视媒体的交互与融合处理, 2006-2011

　　红果园: 分布式遥测数据处理设备, 2006-2007

　　科技部“973”: 多源数字内容的感知，集成与理解研究, 2005-2009

　　北京交通大学: 三维模型检索中的形状分析与特征计算, 2005-2007

　　作为项目负责人，主持多项国家自然科学基金、北京市自然科学基金、教育部博士点基金、高等学校基本科研业务费等多项国家级和省部级科研项目。作为主要研究人员，参加国家重点研发计划、国家973课题、国家自然科学基金等多项科研课题。同时，紧密结合行业与企业需求，承担过多个重要应用科研项目，具有长期的软件和应用系统项目组织、设计和开发经验。主要应用科研项目方向：图像视频智能分析处理、视频监控与行为分析、智能算法与应用系统、计算机图形图像处理、三维可视化与仿真系统等。

　　教学工作

　　主讲研究生学位课程《模式识别》、计算机专业课程《计算机组成原理》、《计算机图形学》等。

　　论文/期刊

　　已在国际国内学术期刊与会议发表学术论文110余篇，其中，SCI检索期刊论文60余篇，EI检索期刊论文60余篇。

　　近期部分主要论文列表：

　　[1] Zhiyuan Zou, Weibin Liu*, et al. Minimum volume simplex-based scene representation and attribute recognition with feature fusion. Applied Intelligence, 2023, 53(8):8959-8977.

　　[2] Zhiyuan Zou, Weibin Liu*, et al. NMEAS: Neuro-MaxEnt architecture search, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 14(9):2963-2977.

　　[3] Jia Xu, Weibin Liu*, et al. MSPENet: Multi-scale adaptive fusion and position enhancement network for human pose estimation[J]. The Visual Computer, 2023, 39(5):2005-2019.

　　[4] Dandan Cao, Weibin Liu*, et al. Human pose estimation based on feature enhancement and multi-scale feature fusion[J]. Signal, Image and Video Processing, 2023, 17(3):643-650.

　　[5] Xiukun Zhang, Weibin Liu*, et al. GCAENet: global-class context with advanced edge network for single human parsing. The Visual Computer, 2023. doi: 10.1007/s00371-022-02735-4.

　　[6] Huaqing Hao, Weibin Liu*, et al. Multilabel Learning based Adaptive Graph Convolutional Network for Human Parsing[J]. Pattern Recognition, July 2022, 127:108593.

　　[7] Zhiyuan Zou, Weibin Liu*, et al. AdaNFF: A new method for adaptive nonnegative multi-feature fusion to scene classification[J]. Pattern Recognition, March 2022, 123: 108402.

　　[8] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. Video segmentation via target objectness constraint and multi-head soft aggregation. Neurocomputing, 2022, 510:24-36.

　　[9] Haitao Xu, Weibin Liu*, et al. Motion-aware future frame prediction for video anomaly detection based on saliency perception[J]. Signal, Image and Video Processing, 2022, 16(8):2121-2129.

　　[10] Huaqing Hao, Weibin Liu*, et al. Context prior based semantic-spatial graph network for human parsing[J]. Neurocomputing, 2021, 457:13-25

　　[11] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. A temporal attention based appearance model for video object segmentation[J]. Applied Intelligence, 2021, 52(2):2290-2300.

　　[12] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. Video object segmentation via random walks on two-frame graphs comprising superpixels[J]. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2021, 80:103293.

　　[13] Yuxing Wang, Weibin Liu*, et al. Balanced-RetinaNet: solving the imbalanced problems in object detection[J]. Journal of Electronic Imaging, 2021, 30(3):1-14.

　　[14] Yanhao Cheng, Weibin Liu*, et al. Weighted feature fusion and attention mechanism for object detection[J]. Journal of Electronic Imaging, 2021, 30(2):1-12.

　　[15] Yanhao Cheng, Weibin Liu*, et al. Complementary Feature Pyramid Network for Human Pose Estimation[C]. 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2021), 2021.

　　[16] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Attention shake Siamese network with auxiliary relocation branch for visual object tracking[J]. Neurocomputing, 2020, 400:53-72.

　　[17] Bin Wang, Weibin Liu*, et al. Motion capture data segmentation using Riemannian manifold learning[J]. Computer Animation and Virtual Worlds, 2020, 31:e1885. https://doi.org/10.1002/cav.1885

　　[18] Xingjie Wang, Weibin Liu*, et al. Discriminative context-aware correlation filter network for visual tracking[C]. Intelligent Systems and Applications (IntelliSys 2020), Sept 2020.

　　[19] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. A framework of tracking by multi-trackers with multi-features in a hybrid cascade way [J]. Signal Processing: Image Communication, 2019, 78:306-321.

　　[20] Cheng Liu, Weibin Liu*, et al. A weighted edge-based level set based on multi-local statistical information for noisy image segmentation. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2019, 59: 89-107.

　　[21] Menglei Jin, Weibin Liu*, et al. A robust visual tracker based on DCF algorithm[J]. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019, 29: 1819-1834.

　　[22] Xing Liu, Weibin Liu*, et al. Image Caption Generation with Local Semantic Information and Global Information[C]. The 16th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC 2019), 2019.

　　[23] Menglei Jin, Weibin Liu*, Weiwei Xing. A Robust Visual Tracker Based on DCF Algorithm[C]. The 2019 International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019.

　　[24] Yaru Cheng, Weibin Liu*, et al. A Novel Algorithm for Exemplar-based Image Inpainting[C]. The 2019 International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019.

　　[25] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Visual object tracking with multi-scale superpixels and color-feature guided kernelized correlation filters[J]. Signal Processing: Image Communication, 2018, 63:44-62

　　[26] Chuanmin Zhang, Weibin Liu*, et al. Color image enhancement based on local spatial homomorphic filtering and gradient domain variance guided image filtering[J]. Journal of Electronic Imaging, 2018, 27(6):063026.

　　[27] Cheng Liu, Weibin Liu*, et al. An improved edge-based level set method combining local regional fitting information for noisy image segmentation[J]. Signal Processing, 2017, 130:12-21.

　　[28] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Two-level superpixel and feedback based visual object tracking[J]. Neurocomputing, 2017, 267:581-596.

　　[29] Xiaomin Yu, Weibin Liu*, et al. Behavioral segmentation for human motion capture data based on graph cut method[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2017, 43:50-59.

　　[30] 刘渭滨, 邹智元*, 等. 模式分类中的特征融合方法综述. 北京邮电大学学报, 2017, 4: 1-7.

　　专著/译著

　　Weiwei Xing, Weibin Liu, Jun Wang, Shunli Zhang, Lihui Wang, Yuxiang Yang, Bowen Song，Visual Object Tracking from Correlation Filter to Deep Learning, Springer, 2021.12.

　　专利

　　已获国家发明专利授权18项：

　　基于授权信息的数媒文件实时加解密方法与系统，ZL2019100821059

　　基于最小单纯形融合特征学习的场景图像属性识别方法，ZL2018101055762

　　基于非负特征融合的场景图像分类方法，ZL2018100346008

　　一种列车无线车次号校核信息数据分析系统及方法，ZL2017109399966

　　一种GSM-R网络在线实时测试系统及方法，ZL2017109785453

　　一种机车CIR设备GIS数据库无线升级系统和方法 ZL2017109399364

　　一种无线列调网络测试日志数据回放与分析方法 ZL2017100388171

　　一种光照不均图像的增强方法及系统，ZL2016110483695

　　图像径向畸变的自动矫正方法及系统，ZL2016106942369

　　改进的基于边缘水平集的含噪图像分割方法与系统，ZL2015108373175

　　一种铁路GPRS网络关键网元设备主动监测系统和方法 ZL2015100803851

　　一种用于复杂结构化场景的人群运动轨迹异常检测方法，ZL2015101419356

　　基于畸变直线结构检测的图像径向畸变矫正的方法及系统，ZL2015104302240

　　基于人体运动捕捉数据字符串表示的行为分割方法，ZL2015104061085

　　一种用于复杂场景的层次式人群仿真方法及系统，ZL2015100886093

　　动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法及系统，ZL201410222902X

　　针对摄像机抖动下运动目标检测的电子稳像方法及系统，ZL2010105915117

　　动态背景下的运动目标检测方法及系统，ZL201010582856.6

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