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中国科学院大学研究生导师教师师资介绍简介-孔庆群

本站小编 Free考研考试/2020-04-28

基本信息
孔庆群女中国科学院自动化研究所
电子邮件: qingqun.kong@ia.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区中关村东路95号
邮政编码: 100190

研究领域

招生信息
招生专业081104-模式识别与智能系统

招生方向类脑视觉


教育背景2008-09--2013-07中国科学院自动化研究所工学博士学位

学历
学位

工作经历
工作简历2015-10~现在,中国科学院自动化研究所,副研究员
2013-07~2015-10,中国科学院自动化研究所,助理研究员
2008-09~2013-07,中国科学院自动化研究所,工学博士学位

社会兼职2016-11-30-今,中国人工智能学会模式识别专委会, 专委委员
2016-11-30-今,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会, 专委委员
2014-10-10-今,中国计算机学会, 会员


教授课程2017-2018学年类脑智能导论
2017-2017学年类脑智能概论


专利与奖励
奖励信息
专利成果( 1 ) 基于视觉恐惧反应脑机制的应急避障方法, 2017, 第 2 作者, 专利号: 6.9
( 2 ) 运动检测方法及躲避和跟踪目标的方法, 2017, 第 4 作者, 专利号: 1.X
( 3 ) 类脑多模态融合方法及装置, 2018, 第 1 作者, 专利号: 9.9


出版信息
发表论文(1)Efficient Coding Matters in the Organization of the Early Visual System,Neural Networks,2018,第1作者
(2)A Fast Contour Detection Model Inspired by Biological Mechanisms in Primary Vision System,Frontiers in Computational Neuroscience,2018,第1作者
(3)Traffic Sign Image Synthesis with Generative Adversarial Networks,International Conference on Pattern Recognition (ICPR'18),2018,第2作者
(4)Biologically Inspired Deep Stereo Model,Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2015),2015,第1作者
(5)HEVS: A Hierarchical Computational Model for Early Stages of the Visual System,Proceedings of the 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2015),2015,第2作者
(6)Receptive Fields Selection for Binary Feature Description,IEEE Transactions on Image Processing,2014,第2作者
(7)加权视差能量模型,自动化学报,2014,第1作者
(8)视差计算的层级模型,中国科学 信息科学,2013,第1作者
(9)Learning Weighted Hamming Distance For Binary Descriptors,Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2015),2013,第2作者
(10)Registration of Optical and SAR Satellite Images by Exploring the Spatial Relationship of the Improved SIFT,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2013,第4作者

发表著作

科研活动
科研项目( 1 ) 利用信息处理的观点探究视网膜层次化结构的组织原理, 主持,国家级,2014-01--2017-12
( 2 ) 类脑认知功能计算模型, 参与,部委级,2015-07--2017-06
( 3 ) 大脑初级视觉系统解析仿真平台研究与应用验证, 参与,省级,2015-01--2016-12
( 4 ) 基于多脑区协同的认知计算研究与验证, 参与,省级,2016-01--2017-12
( 5 ) 大规模二值特征描述子的快速匹配方法研究, 参与,国家级,2016-01--2019-12

参与会议(1)人工智能的发展及应用启迪之星(新泰)启动仪式暨智能制造创新发展论坛2017-12-13
(2)Biological Inspired Deep Stereo Model2015年国际图像处理大会2015-09-27


合作情况
项目协作单位

指导学生


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