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通讯地址：北京交通大学计算机学院九教北525 邮编：100044

教育背景
2004年毕业于北京交通大学，获计算机应用技术专业硕士学位。后进入北京交通大学计算机与信息技术学院从事教学与科研工作，2007年起在职攻读博士研究生，2013年获计算机科学与技术专业博士学位。
目前主要研究方向为计算机视觉和模式识别。
主持和参与包括国家自然科学基金项目在内的科研项目20余项。
在IEEE Trans. on PAMI, IEEE Trans. on Multimedia,IEEE Trans. on KDE等领域内顶级学术期刊, 以及ICCV,ECCV, AAAI等国际会议发表论文30余篇。

工作经历 2016.12~至今，北京交通大学计算机学院，副教授，博士生导师
2014.12~2015.12， 美国天普大学，访问
2006.12~2016.12， 北京交通大学计算机学院，讲师


研究方向 机器学习与认知计算
人工智能及应用
计算机技术（专业学位）
软件工程（专业学位）
招生专业 计算机科学与技术硕士
计算机科学与技术博士
电子信息硕士
科研项目 国家自然科学基金"面上项目"：基于多模态超图的社群图像检索研究，2017-01-01--2020-12-31，62.0万元，主持
国家自然科学基金"青年项目"：基于组合地图模型的图像检索算法研究，2014-01-01--2016-12-31，23.0万元，主持
基本科研业务费：面向AR的高精度目标跟踪技术研究，2018-41-01--2020-3-30，6.0万元，主持
横向项目：视频监控智能分析技术，2016-05-01--2016-12-31，50.0万元，主持
基本科研业务费：基于内容安全的视频分析技术，2015-01-01--2016-12-31，7.0万元，主持
基本科研业务费：基于组合地图的图像匹配与检索算法研究，2012-03-01--2014-02-28，8.0万元，主持
国家自然科学基金“面上”：基于群智的开放式数据集成与分析技术研究，2014-01-01--2017-12-31，77.0万元，参加
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，2014-01-01--2017-12-31，73.0万元，参加
基本科研业务费：基于上下文的图像语义理解关键技术研究，2014-01-01--2015-12-31，8.0万元，参加
基本科研业务费：面向社交网络媒体的图像语义理解，2014-01-01--2015-12-31，8.0万元，参加
红果园：复杂网络交互环境高速数据录取与智能分析系统，2013-11-30--2016-12-31，120.0万元，参加
国家自然科学基金“面上”：基于上下文感知的互联网社群图像语义理解，2013-01-01--2016-12-31，80.0万元，参加
博士点基金：面向视觉感知的图像层次化语义理解研究，2012-01-01--2014-12-31，4.0万元，参加
其它：基于多示例多标记学习的图像自动标注及分类算法研究，2012-01-01--2013-12-31，5.0万元，参加
北京市教委：基于语义相似度的领域数字资源即时集成技术研究，2011-11-01--2013-05-31，1.0万元，参加
国家自然科学基金"青年基金"：基于视觉认知理论的图像层次化语义理解研究(自然基金)，2012-01-01--2014-12-31，21.0万元，参加
基本科研业务费：海量图像语义标注及情感分类算法研究，2011-07-01--2014-06-30，7.0万元，参加
北京交通大学：神朔铁路行车固定设备生产管理信息系统生产调度子系统，2011-01-01--2011-12-31，4.0万元，参加
其它部市：大规模片上多核结构的并行化研究，2007-12-01--2008-12-31，2.5万元，参加
校科技基金：网格性能模拟系统研究，2007-06-01--2008-05-31，1.0万元，参加
教学工作 《面向对象程序设计与C++》课程负责人，长期给本科生讲授该课程。
给本专业研究生讲授《机器视觉基础》课程。
论文/期刊 2019:

[1]T Wang, H Ling*, C Lang and S Feng. Deformable Surface Tracking by Graph Matching.ICCV,2019.
[2] L Sun, S Feng, T Wang, C Lang and Y Jin. Partial Multi-Label Learning by Low-Rank and Sparse Decomposition.AAAI, 2019.
[3]G Lyu, S Feng, T Wang*, C Lang, Y Li. GM-PLL: Graph Matching based Partial Label Learning. IEEE Trans. on KDE, 2019. (online avaliable)
[3] Z Li, C Lang, J Feng, Y Li, T Wang, S Feng. Co-saliency Detection with Graph Matching, ACM Trans. on TIST, 10(3): 22-30. 2019.
[4] M Yin, C Lang, Z Li, S Feng,T Wang. Recurrent convolutional network for video-based smoke detection,Multimedia Tools and Applications,78(1):237-256, 2019.
[5] C Qian, Y Jin, Y Li, C Lang, S Feng, T Wang. Deep Domain Adaptation for Asian Face Recognition via Ada-IBN. ICMEW, 2019.

2018:
[1] T Wang, H Ling*. Gracker: A Graph-based Planar Object Tracker. IEEE Trans. on PAMI. 40(6):1494-1501, 2018.
[2]T Wang, H Ling*, C Lang and S Feng. Branching and Adaptive Path Following for Graph Matching.IEEE Trans. on PAMI. 40(12):2853-2867, 2018.
[3]T Wang, H Ling*, C Lang and S Feng. Constrained confidence matching for planar object tracking.ICRA,2018.
[4] J Zhou, T Wang*, C Lang, S Feng, Y Jin. A novel hypergraph matching algorithm based on tensor refining.Journal of Visual Communication and Image Representation, 57:69-75, 2018.
[5] S Xu,T Wang*, C Lang, S Feng, Y Jin. Graph-based visual odometry for VSLAM.Industrial Robot: An International Journal, 45(5):679-687, 2018.
[6] Z Li, C Lang, S Feng, T Wang. Saliency ranker: A new salient object detection method.Journal of Visual Communication and Image Representation, 50:16-26, 2018.
[7]D Xu, C Lang, S Feng, T Wang. A framework with a multi-task CNN model joint with a re-ranking method for vehicle re-identification. ICIMCS, 2018.
[8] K Yu, C Lang, S Feng, T Wang. Reasonably assign label distributions to GAN images in person re-identification baseline. BigMM, 2018.

2017:
[1] S Feng, C Lang, J Feng, T Wang, J Luo. Human facial age estimation by cost-sensitive label ranking and trace norm regularization, IEEE Transactions on Multimedia, 19(1):136-148, 2017.
[2] R Chen, C Lang, T Wang*. Multiple path exploration for graph matching, Machine Vision and Applications, 28(7): 695-703, 2017.
[3] Y Chen, T Wang*. Recursive formulas for embedding distributions of cubic outerplanar graphs, Australasian Journal of Combinatorics, 68(1):131-146, 2017.

2016:
[1]Tao Wang*, Haibin Ling, Congyan Lang, Jun Wu. Branching path following for graph matching.ECCV, 2016.
[2]Tao Wang*, Haibin Ling. Path following with adaptive path estimation for graph matching.AAAI, 2016.
[3]Tao Wang*, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Symmetry-aware graph matching. Pattern Recognition, 60: 657-668, 2016.
[4] Zhu Teng,Tao Wang, Feng Liu, et al., From samples selection to model update: A robust online visual tracking algorithm against.Neurocomputing. 173: 1221-1234, 2016.


Earlier:
[1].Tao Wang*, Guojun Dai, Bingbing Ni, D. Xu. A distance measure between labeled combinatorial maps.Computer Vision and Image Understanding. 116(6): 1168-1177, 2012.
[2].Tao Wang*, Hua Yang, Congyan Lang, S. Feng. An error-tolerant approximate matching algorithm for labeled combinatorial maps.Neurocomputing. 156: 211-220, 2015.
[3]. Tao Wang*, Guojun Dai, De Xu. A polynomial algorithm for submap isomorphism of general maps. Pattern Recognition Letters. 32(8): 1100-1107, 2011.
[4]. Tao Wang*, Yanpei Liu. Implements of some new algorithms for combinatorial maps. OR Transactions. 12(2): 58-66, 2008.
[5]. Tao Wang*, Congyan Lang, Songhe Feng. Joint tree of combinatorial maps.PAKDD 2014.
[6]. Tao Wang*, Weisheng Li. Fast low-cost shortest path tree algorithm. Journal of Software. 15(2): 660-665, 2004.
[7]. Tao Wang*, Weisheng Li. Shortest path subgraph. Journal of Northern Jiaotong University. 28(2):46-49, 2004.
[8]. Yichao Chen, Yanpei Liu, Tao Wang. The Total Embedding Distributions of Cacti and Necklaces. Acta Mathematica Sinica, English Series. Vol. 22, no. 5, pp. 1583-1590, 2006.
[9]. Shu Liu, Weisheng Li, Tao Wang. Advanced algorithm for fast lower-cost shortest path tree. Journal of Electronics and Information Technology. Vol. 27, no. 4, pp. 638-641, 2005.


专著/译著
专利 [1]. 王涛, 须德, 郎从妍. 一种动态复杂背景下的实时运动目标检测方法和装置. 发明专利, 授权号: 7.5.
软件著作权
获奖与荣誉
社会兼职 国际顶级学术会议CVPR, ICCV, ECCV审稿人;
国际学术期刊IEEE Trans. on PAMI, Pattern Recognition,KSII Trans. on IIS 审稿人