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合肥工业大学计算机与信息学院导师教师师资介绍简介-☆汪荣贵

本站小编 Free考研考试/2021-04-24


 个人信息
姓 名 汪荣贵 性 别 男
出生年月 1966-04 最终学位
博士
毕业学校 合肥工业大学


从事专业 计算机应用技术 职务

所属院系 计算机科学与技术系


所在部门 计算机应用技术研究所 职称 教授

 联系方式

办公电话
(0551)**



E-mail wangrgui@hfut.edu.cn;wangrgui@foxmail.com



通讯地址 合肥工业大学计算机与信息学院
邮编 230009

 简历
汪荣贵:1966 年4月出生,安徽池州人,教授、博士生导师、中国人工智能学会离散智能计算专委委员、安徽省人工智能学会理事、国家自然科学基金网评专家、教育部博士点基金网评专家、安徽省评标专家、机工社教材咨询专家,1997年安徽大学数学系概率论与数理统计专业硕士毕业获理学硕士学位、2004年合肥工业大学计算机与信息学院计算机应用技术专业博士毕业获工学博士学位、2005-2007年在东南大学计算机科学与技术流动站做博士后研究,近期主要研究方向为深度学习理论与应用、视频大数据与云计算、智能视频监控与公共安全、嵌入式多媒体技术,主持完成国家自然科学基金面上项目等多个纵向研究课题,主持完成中电集团三十八所、四创电子等企业委托的多个技术开发项目,研究成果获安徽省科技进步二等奖等多个奖项,主编出版信息技术基础与应用教程三卷本,即《离散数学及其应用》、《算法设计与应用》和《机器学习及其应用》,已在《计算机学报》、《软件学报》、《电子学报》、《计算机研究与发展》等国内外计算机核心期刊上发表60余篇学术论文,为《自动化学报》、《计算机辅助设计与图形学学报》、《中国图象图形学报》等多个期刊的审稿人。

 研究方向

主要研究领域

1.神经网络与深度学习技术:神经网络模型设计理论与应用研究、深度学习的样本增强技术研究、深度学习的模型训练技术研究、深度强化学习理论与应用研究、小样本深度学习理论与应用研究、基于深度学习模型的应用系统开发技术研究;
2. 智能视频图像处理与分析:基于Hadoop平台的多媒体大数据分析技术,视频大数据与云计算技术、视频增强关键技术研究,视频中目标检测、识别与跟踪的核心技术研究,机器学习理论及应用研究,智能视觉监控系统的研究与开发;
3. WEB数据智能分析软件的研究与实现:Hadoop云计算平台研究与设计,分布式个性化互联网搜索引擎的核心技术研究、自然语言理解的基本理论及关键技术研究、互联网舆情智能分析与预警软件系统的研究与开发;
4.嵌入式多媒体技术:基于达芬奇多核DSP芯片(TI DaVinci DM6446)、多核ARM芯片或基于XILINX FPGA芯片的多媒体信息处理技术及应用,嵌入式计算机视觉系统的研究与开发。

研究生招生简介
博士研究生招收专业方向
——计算机应用技术
——软件工程
学术型硕士研究生招收专业方向
——计算机科学与技术
——软件工程
专业型硕士研究生招收专业方向
——电子信息
本实验室经费充足,参加项目的研究生每月可以获得本实验室发放的的津贴补助和奖金,欢迎广大优秀学子报考我的硕士、博士研究生。联系方式如下:
QQ:
电子邮箱:
wangrgui@hfut.edu.cn; wangrgui@foxmail.com
研究室地址:
合肥工业大学翡翠湖校区翡翠科教楼A座第10层A1002室

承担的项目:

【39】全天候高点视频监控系统的关键技术研究,企业委托研发项目
【38】嵌入式视频分析与摄像雷达软件系统,企业委托研发项目
【37】基于深度学习的智慧安检软件系统,企业委托研发项目
【36】城市公共安全视频监控系统评价评估体系及管理技术研究 ,安徽省科技攻关重点项目
【35】面向交通及治安安全的视频大数据分析应用与服务系统研发及产业化,国家电子产业基金项目
【34】基于视频监控的目标行为分析软件,企业委托研发项目
【33】视频信息实时计算与处理模块,企业委托研发项目
【32】车辆特征提取引擎,企业委托研发项目
【31】雾天视频实时清晰化系统,企业委托研发项目
【30】基于视频分析技术的车载主动安全系统,企业委托研发项目
【29】超分辨率重建车牌识别系统、车辆属性识别系统 ,企业委托研发项目
【28】平安城市虚拟卡口关键技术研究及产业化,安徽省科技攻关重点项目
【27】云计算技术在智慧城市建设中的相关研究与应用,企业委托研发项目
【26】基于Hadoop搭建云GIS平台的探索与研究,企业委托研发项目
【25】视频数据平台研发项目,企业委托研发项目
【24】基于Hadoop的地理信息云平台信息存储与检索系统,企业委托研发项目
【23】基于贝叶斯网络的感知组织计算模型研究,国家自然科学基金面上项目
【22】雾天视频中目标跟踪的视觉计算模型与方法研究,国家自然科学基金面上项目
【21】基于OPM的机器视觉感知计算模型研究,安徽省自然科学基金项目
【20】基于达芬奇多核DSP芯片的嵌入式人脸识别系统,企业委托研发项目
【19】基于视频技术的虚拟地感线圈系统,企业委托研发项目
【18】复杂背景下字符串的鲁棒性分割与识别技术,企业委托研发项目
【17】分布式WEB垂直搜索引擎的设计与实现,企业委托研发项目
【16】基于视频分析技术的嵌入式车载行人目标检测与测距系统,企业委托研发项目
【15】基于FPGA芯片的嵌入式雾天视频实时清晰化系统,企业委托研发项目
【14】基于FPGA芯片的嵌入式低照度视频实时清晰化系统,企业委托研发项目
【13】基于FPGA芯片的嵌入式红外视频移动目标实时测距系统,企业委托研发项目
【12】基于FPGA芯片的嵌入式高清视频实时分层与拼接系统,企业委托研发项目
【11】面向交通场景的视频大数据及产业化,企业委托项目
【10】基于虚拟卡口的的视频分析系统及产业化,企业委托项目
【09】立体空天成像技术,军口863项目
【08】基于统计分析与几何分析的图像统计独立表示方法研究,国家自然科学基金面上项目
【07】一种新的图像理解方法研究,国家自然科学基金面上项目
【06】基于联想记忆的并行光电形状识别系统研究,国家自然科学基金面上项目
【05】保持时空连续变化的三维纹理变形方法研究,国家自然科学基金青年基金项目
【04】一种新的概率图模型——对象概率模型研究与实现,教育部博士点基金项目
【03】基于VCH和贝叶斯网的字幕/文本监测识别方法的研究,安徽省自然科学基金项目
【02】淮北市煤炭安全生产监控软件,淮北市政府委托研发项目
【01】淮南市经济监测与决策支持系统,淮南市政府委托研发项目

 教学工作
主讲课程:
本科生:《离散数学》、《人工智能数学基础》、《机器学习基础》、《算法设计与分析》、《优化计算基础》、《数值计算方法》
硕士研究生:《多媒体前沿技术》、《机器学习》、《计算机视觉技术》、《优化计算方法》
博士研究生:《计算机视觉》、《机器学习与深度学习》、《图形图像专题讲座》

主编教材:
《离散数学及其应用》,机械工业出版社,2017年8月第1版,书号:ISBN 978-7-111-57520-7
《算法设计与应用》,机械工业出版社,2017年9月第1版, 书号:ISBN 978-7-111-57805-5
《机器学习及其应用》,机械工业出版社,2019年8月第1版, 书号:ISBN978-7-111-63202-3
《机器学习简明教程》,机械工业出版社华章分社,2020年4月第1版,书号:ISBN978-7-111-65167-3

可从下面网盘下载《机器学习》、《算法设计》、《离散数学》课程教学与学习资料:
链接:https://pan.baidu.com/s/1iaMwelwAQie2-U-xSvc5OA 提取码:w90c

《离散数学》课程教学视频:
https://www.bilibili.com/video/BV1qE411c7wE?from=search&seid=58451**843
《机器学习基本知识体系与入门方法》报告视频:
https://www.bilibili.com/video/BV1jK4y1b7Yy?from=search&seid=
《深度强化学习》课程教学视频:
https://www.bilibili.com/video/BV1c54y1D7re?from=search&seid=3****


翻译著作:
《优美的数学思维:证明与求解》,机械工业出版社华章分社,2020年9月出版,书号:978-7-111-66277-8
《面向计算机科学的基本逻辑》,机械工业出版社华章分社,2021年出版
《机器学习编程:从编码到深度学习》,机械工业出版社华章分社,2021年出版
《数学思维》,机械工业出版社华章分社,2021年出版

 获奖情况

多源多模态视频智能处理关键技术及应用,2017年度安徽省科技进步二等奖,安徽省人民政府
多源多模态视频智能处理在平安城市中的应用,2017年度合肥市科技进步一等奖,合肥市人民政府
虚拟卡口,2017年度中国电子科技集团科技进步一等奖,中国电子科技集团公司
钢铁企业热轧板坯生产调度信息系统,2006年度苏州市科技进步二等奖,苏州市人民政府
钢铁企业产销链管理与物料输运优化调度系统,2006年度张家港市科技进步一等奖,张家港市人民政府
板坯存货管理与调度系统,2005年度张家港市技术创新一等奖,张家港市人民政府
Bayes网络理论及其在目标检测中应用研究,2005年度合肥工业大学优秀博士论文奖,合肥工业大学
合肥工业大学“三育人”优秀教师,合肥工业大学
“工大高科杯”及“斛兵杯”优秀指导教师,合肥工业大学

 主要论著
[65]Ronggui Wang, Xuchen Yao, JuanYang,Lixia Xue,Min Hu,Hierarchical deep transfer learning for fine-grained categorization on micro datasets,Journal of Visual Image Communication and Representation, 2019
[64]Yan Zheng, Ronggui Wang, Juan Yang, Lixia Xue, Min Hu.Principal Characteristic Networks for Few-shot Learning,Journal of Visual Image Communication and Representation, 2019
[63] Mingyu Shen,Pengfei Yu, Ronggui Wang, Juan Yang, Lixia Xue, Min Hu.Multipath Feedforward Network for Single Image Super-Resolution,Multimedia Tools and Applications, 2019
[62] 杨娟, 曹浩宇, 汪荣贵, 薛丽霞. 基于语义DCNN特征融合的细粒度车型识别模型, 计算机辅助设计与图形学报, 2019
[61]Long Chen, Ronggui Wang, Juan Yang, Lixia Xue, Min Hu.Multi-label image classification with recurrently learning semantic dependencies.Visual Computer, 2018
[60]Lixia Xue, Xin Zhong, Ronggui Wang, Juan Yang, Min Hu. Low - resolution vehicle recognition based on deep feature fusion, Multimedia Tools and Applications, 2018
[59]Qingyang Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang, Kai Ding, Yongfu Li,Jiangen Hu. Modified collective decision optimization algorithm with application in trajectory planning of UAV, Applied Intelligence, 2018
[58]Mingyu Shen, Yonggang Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang, Lixia Xue, Min Hu. Robust object tracking via superpixels and keypoints, Multimedia Tools and Applications, 2018
[57]Ronggui Wang, Qinghui Wang, Juan Yang, Lixia Xue, Min Hu. Super-resolution via supervised classification and independent dictionary training, Multimedia Tools and Applications, 2018
[56]Qingyang Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang, Kai Ding, Yongfu Li, Jiangen Hu.Collective decision optimization algorithm: A new heuristic optimization method. Neurocomputing, 2017
[55]Ronggui Wang, Kai Ding, Juan Yang, Lixia Xue. A novel method for image classification based on bag of visual words, Journal of Visual Image Communication and Representation, 2017
[54]Ronggui Wang, Xie Yunfei, Juan Yang, Lixia Xue, Min Hu, Qingyang Zhang. Large scale automatic image annotation based on convolutional neural network,Journal of Visual Image Communication and Representation, 2016
[53]汪荣贵,丁凯,杨娟,薛丽霞,张清杨.三角形约束下的词袋模型图像分类方法.软件学报,2017,28(7):1847-1861
[52]汪荣贵,刘雷雷,杨娟,薛丽霞,胡敏.基于聚类和协同表示的超分辨率重建.光电工程,2018,45 (4):1-10
[51]汪荣贵,汪庆辉,杨娟,胡敏.融合特征分类和独立字典训练的超分辨率重建.光电工程,2018,45(1):170542.10
[50]杨娟,李永福,汪荣贵,薛丽霞,张清杨.基于双广义高斯模型和多尺度融合的纹理图像检索方法.电子与信息学报,2016,38 (11): 2856-2863

[49]汪荣贵、傅剑峰、周良、沈法琳. 基于暗原色先验的Retinex算法研究. 电子学报,2013年.
[48]汪荣贵、沈法琳、李孟敏. 非线性系统状态突变下的非退化粒子滤波方法研究,中国科学技术大学学报,Vol.42,No.2,pp: 88-95,2012.2.
[47]汪荣贵、张新龙、张璇、方帅. 基于Retinex理论的压缩域图像增强方法研究. 计算机研究与发展, Vol.48, No.2, pp:259-270, 2011.2.
[46]汪荣贵、张新彤、张璇、方帅. 一种基于Zernike矩的新型Retinex图像增强方法研究. 中国图象图形学报, Vol.16, No.3, pp: 310-315, 2011.3.
[45]汪荣贵、李孟敏、吴昊、沈法琳. 一种新型的基于自适应遗传算法的粒子滤波方法. 中国科学技术大学学报, Vol.41, No.2, pp: 134-141, 2011.2.
[44]汪荣贵、朱静、杨万挺、方帅、张新彤. 基于照度分割的局部多尺度Retinex算法. 电子学报, Vol.38, No.5, pp: 1181-1186, 2010.5.
[43]汪荣贵、张璇、张新龙、傅剑峰. 一种新型自适应Retinex图像增强方法研究. 电子学报, Vol.38, No.12, pp: 2933-2936, 2010.12.
[42]汪荣贵、杨万挺、方帅、吴昊. 基于小波域信息融合的MSR改进算法. 中国图象图形学报, Vol.15, No.7, pp : 1091-1198, 2010.7
[41]汪荣贵、周良、张新龙、傅剑峰. 基于Retinex的JPEG图像增强新方法. 中国图象图形学报,Vol.16, No.12, pp : 2124-2132,2011.12.
[40]汪荣贵、朱静、张璇、张新龙. 基于Retinex理论的JPEG压缩方法研究,中国科学技术大学学报, Vol.41,No.8,pp: 731-738,2011.8
[39]汪荣贵、吴昊、方帅、杨万挺. 一种新的自适应二维Ostu图像分割算法研究. 中国科学技术大学学报, Vol.40,No.8,pp: 841-847,2010.8
[38]汪荣贵、孙见青、胡琼. 基于 NGA的特征选择和 SVM参数优化, 电子测量与仪器学报, Vol.21, No. 4, pp: 32-36, 2007.
[37]汪荣贵、高 隽、张佑生. 一种新的面向对象的概率图模型, 计算机研究与发展, Vol.42, No.8, pp: 1283-1292 , 2005.
[36]汪荣贵、张佑生、高 隽.Bayes网络推理结论的解释机制研究, 计算机研究与发展, Vol.42 , No.9, pp: 1527-1532, 2005.
[35]汪荣贵、高 隽、张佑生、彭青松. 一种新的Bayes网络学习算法. 中国科学技术大学学报, Vol.35 , No.5, pp: 701-710, 2005.10.
[34]汪荣贵、张佑生、高隽. 基于Bayes网络的航空图像理解模型, 中国科学技术大学学报, Vol.34, No.6, pp: 745-755, 2004.12.
[33] 汪荣贵、张佑生等. Bayes网络学习及其在文本检测中的应用研究. 复旦学报, Vol.43, No.5, pp: 733-736, 2004.10.
[32]汪荣贵. Bayes网络理论及其在目标检测中应用研究,博士学位论文(合肥工业大学优秀博士论文),合肥工业大学,2004.
[31]汪荣贵、张佑生、彭青松、高隽等. 从确信因子模型到Bayes网络. 计算机科学, Vol.31, No.10, pp: 182-188, 2004.10
[30]汪荣贵、张佑生、高隽. 用Bayes网络检测航空影象中三维结构体, 系统仿真学报,Vol.15, No.10, pp: 1434-1438, 2003.
[29]汪荣贵、张佑生、彭青松. 分组样本下Bayes网络条件概率的学习算法. 小型微型计算机系统, Vol.23, No.6, pp: 687-689, 2002.6.
[28]汪荣贵、张佑生. Bayes网络在智能视觉监控中的应用,第一届全国智能视觉监控学术会议论文集,pp: 112-116,2002.5,清华大学出版社,北京.
[27]储昭辉、汪荣贵、张璇、张新龙. 基于Retinex理论JPEG2000压缩图像增强方法,光子学报,Vol.41, No.2, pp: 200-204, 2012.02.
[26]傅剑峰、汪荣贵、张新龙、朱静. 基于人眼视觉特性的Retinex算法研究,电子测量与仪器学报,Vol.25, No.1, pp: 29-37, 2011.1.
[25]吴昊、汪荣贵、方帅、杨万挺. 基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究. 工程图学学报, Vol.32, No.1、pp: 67-75, 2011.2.
[24]杨万挺、汪荣贵、方帅、张璇. 滤波器可变的Retinex雾天图像增强算法. 计算机辅助设计与图形学学报, Vol.22, No.6, pp: 965-971, 2010.6
[23]张新龙、汪荣贵、张璇、朱静. 雾天图像增强计算模型及算法. 中国图象图形学报,已录用
[22]胡 琼、汪荣贵、胡韦伟、杨万挺. 基于直方图分割的彩色图像增强算法,中国图象图像学报, Vol.14, No.9, pp: 1776-1781, 2009.9
[21]张 勇、汪荣贵、吴昊、周良. 基于高斯混合模型的图谱理论阈值分割方法研究,中国图象图像学报,已录用
[20]胡韦伟、汪荣贵、方帅、胡琼,基于双边滤波的Retinex的图像增强算法. 工程图学学报,Vol.31, No.2, pp: 104-109, 2010.4
[19]张新龙、汪荣贵、张璇、朱静. 基于视觉区域划分的雾天图像清晰化方法. 电子测量与仪器学报, Vol.24, No.8, pp: 754-762, 2010.6.
[18]孙见青、汪荣贵、胡韦伟. 基于 EM-PCA和级联分类器的人脸检测, 中国科学院研究生院学报, Vol.25, No. 2, pp: 216-223, 2008.
[17]孙见青、汪荣贵、李守毅. 一种改进的基于特征和基于图像相结合的人脸检测, 工程图学学报, Vol.28, No.5, pp: 62-67, 2007.10.
[16]孙见青、汪荣贵、胡韦伟、李守毅. 一种新的基于 NGA/PCA 和 SVM的特征提取方法, 系统仿真学报, Vol.19 No. 20, pp: 4823-4826, 2007.
[15]殷剑宏、汪荣贵. 超立方体的Laplace矩阵的谱, 浙江大学学报(理学版), Vol.34, No.3, pp: 321-323, 2007.5
[14]张佑生、汪荣贵、胡敏. 基于模糊技术的文本检测提取方法研究. 合肥工业大学学报(自然科学版), Vol .28, No.9, pp: 1073-1080, 2005.
[13]胡韦伟、汪荣贵、胡琼、李守毅. 基于肤色特征和卡尔曼预测的人脸跟踪方法,全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集, 2007.
[12]胡韦伟、汪荣贵、胡琼、李守毅. 基于Adaboost定位的实时人脸跟踪方法, 中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集, 2007.
[11]姚宏亮, 王浩, 汪荣贵, 李俊照. 多 Agent 动态影响图的近似计算方法, 计算机研究与发展, Vol.45, No.3, pp: 487-495, 2008.
[10]彭青松、张佑生、汪荣贵. Bayesian网的独立性推广模型, 计算机科学, Vol . 28, No. 9, pp: 182-184, 2005.
[09]张佑生、彭青松、汪荣贵. 一种基于变异灰度直方图的视频字幕检测定位方法, 电子学报, Vol.32, No.2, pp.314-317, 2004.
[08]张佑生、彭青松、汪荣贵. 基于子图像VCH的文本检测与定位方法研究,武汉大学学报,Vol.28, No.3 , 2003, pp354-358.
[07]张佑生、彭青松、汪荣贵. 一种新的数字图像灰度直方图及其应用研究,系统仿真学报,Vol.14, No.12, 2002, pp: 1655-1658.
[06]董火明、高 隽、汪荣贵. 多分类器融合的人脸识别与身份认证, 系统仿真学报, Vol.16, No.8, pp: 1849-1853, 2004.
[05]赵 莹、高 隽、汪荣贵. 一种新的广义最近邻方法研究, 电子学报, Vol.32, No.12A, pp: 196-198, 2004.
[04]高 隽、骆祥峰、汪荣贵. 认知图研究现状与发展趋势,模式识别与人工智能,Vol.16, No.3, 2003, pp: 315-322.
[03]姚宏亮、张佑生、王浩、汪荣贵. 基于PS-EM算法和BP神经网络的影响图模型选择,模式识别与人工智能, Vol.20, No.2, pp: 185-190, 2007.
[02]姚宏亮, 王浩, 张佑生, 汪荣贵. 多 Agent 动态影响图及其一种近似推理算法研究, 计算机学报, Vol.31, No.2, pp: 236-244, 2008.
[01]Feng Xue, You-ShengZhang, Ju-Lang Jiang, Min Hu,and Wang Rong Gui, Real-time Texture Synthesis Using s-Tile Set, Journal of Computer Science and Technology(JCST). Vol.22, No.4, pp: 590-596, 2007.






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