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福州大学数学与计算机科学学院导师教师师资介绍简介-刘文犀

本站小编 Free考研考试/2021-05-09



基本信息
职称 副教授
职务 硕士生导师
主讲课程 ******
研究方向 计算机视觉
办公室 数计2号楼#404
电子邮件
联系电话

个人简介
刘文犀,副教授,硕士生导师,旗山****计划。2015年加入计算机科学系认知系统与信息处理联合实验室。2014年获得香港城市大学计算机科学系博士学位。
研究方向:
计算机视觉(人群分析、目标跟踪、图像分割、图像处理等);机器人(多机避障、导航等)等应用研究
近期研究主要关注人群/交通/航拍场景下的图像视频分析(如检测、分割、跟踪等)
个人研究工作经历:
2019.04 - 2020.07 香港大学计算机科学系博士后研究员(合作导师 Wenping Wang、Jia Pan)
2014.10 - 2015.01 香港中文大学电子工程系研究助理(合作导师:Xiaogang Wang)
2010.08 - 2014.10 香港城市大学计算机科学系博士(导师:Rynson W.H. Lau、Dinesh Manocha)
2011.09 - 2012.02 北卡大学教堂山分校访问****(合作导师:Dinesh Manocha)
2010.04 - 2010.08 香港城市大学计算机科学系研究助理(合作导师:Rynson W.H. Lau)
2009.09 - 2010.04 中国科学院深圳先进院客座学生(合作导师:Jianjun Ouyang和Lan Wang)
新闻
本组论文论文《Projecting Your View Attentively: Monocular Road Scene Layout Estimation via Cross-view Transformation》被计算机视觉顶级会议CVPR 2021录用!与华南理工大学合作论文《Reciprocal Transformations for Unsupervised Video Object Segmentation》也被该会议录用!
与华南理工大学合作论文《CrowdGAN: Identity-free Interactive Crowd Video Generation and Beyond》被人工智能顶级期刊Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)录用!
与港大合作论文《Mapping in a Cycle: Sinkhorn Regularized Unsupervised Learning for Point Cloud Shapes》被计算机视觉顶级会议ECCV 2020录用!
与港大合作论文《Distributed Multi-Robot Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning for Navigation in Complex Scenarios》被机器人学顶级期刊IJRR录用!
本组论文论文《Visualizing the Invisible: Occluded Vehicle Segmentation and Recovery》被计算机视觉顶级会议ICCV 2019录用! [福大要闻]
本组论文论文《Context-aware Spatio-recurrent Curvilinear Structure Segmentation》被计算机视觉顶级会议CVPR 2019录用![福大要闻]
部分发表论文
Weixiang Yang, Qi Li, Wenxi Liu, Yuanlong Yu, Yuexin Ma, Shengfeng He, Jia Pan: Projecting Your View Attentively: Monocular Road Scene Layout Estimation via Cross-view Transformation. CVPR 2021
Sucheng Ren, Wenxi Liu, Yongtuo Liu, Haoxin Chen, Guoqiang Han, Shengfeng He: Reciprocal Transformations for Unsupervised Video Object Segmentation. CVPR 2021
Yuzhen Niu, Jianbin Wu, Wenxi Liu, Wenzhong Guo, Rynson W.H. Lau: HDR-GAN: HDR Image Reconstruction from Multi-Exposed LDR Images with Large Motions. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2021
Liangyu Chai, Yongtuo Liu,Wenxi Liu, Guoqiang Han, Shengfeng He:CrowdGAN: Identity-free Interactive Crowd Video Generation and Beyond. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2020
Yongtuo Liu, Qiang Wen, Haoxin Chen, Wenxi Liu, Jing Qin, Guoqiang Han, Shengfeng He: Crowd Counting via Cross-stage Refinement Networks. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020
Yuzhen Niu, Guanchao Long, Wenxi Liu, Wenzhong Guo, Shengfeng He: Boundary-aware RGBD Salient Object Detection with Cross-modal Feature Sampling, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020
Bo Wang, Yiliang Chen, Wenxi Liu, Jing Qin, Yong Du, Guoqiang Han, Shengfeng He: Real-Time Hierarchical Supervoxel Segmentation via a Minimum Spanning Tree, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020
Bo Wang, Wenxi Liu, Guoqiang Han, Shengfeng He: Learning Long-term Structural Dependencies for Video Salient Object Detection, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020
Yuzhen Niu, Qingyang Zheng, Wenxi Liu, Wenzhong Guo: Recurrent Enhancement of Visual Comfort for Casual Stereoscopic Photography, IEEE Virtual Reality (VR) 2020 (Oral Presentation)
Tingxiang Fan, Pinxin Long, Wenxi Liu, Jia Pan:Distributed Multi-Robot Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning for Navigation in Complex Scenarios.I. J. Robotics Res. (IJRR) 2020
Lei Yang, Wenxi Liu, Zhiming Cui, Nenglun Chen, Wenping Wang:Mapping in a Cycle: Sinkhorn Regularized Unsupervised Learning for Point Cloud Shapes.ECCV 2020
Chun-Yang Zhang, Yongyi Xiao, Jin-Cheng Lin, C. L. Philip Chen, Wenxi Liu, Yuhong Tong: 3D Deconvolutional Networks for the Unsupervised Representation Learning of Human Motions, IEEE Transactions on Cybernetics 2020.
Tao Yan, Jianbo Jiao, Wenxi Liu, Rynson WH Lau: Stereoscopic Image Generation from Light Field with Disparity Scaling and Super-Resolution IEEE Trans. Image Processing (TIP), 2020
Tao Yan, Yiming Mao, Jianming Wang, Wenxi Liu, Xiaohua Qian, and Rynson Lau: Generating Stereoscopic Images with Convergence Control Ability from a Light Field Image Pair. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Techn. (TCSVT) 2020
Wenxi Liu, Chun-Yang Zhang, Genggeng Liu, Yaru Su, Naixue Xiong: Extraversion Measure for Crowd Trajectories. IEEE Trans. on Industrial Informatics (TII), Special Section on Emerging Trends Issues and Challenges in Edge Artificial Intelligence, 2019
Xiaosheng Yan, Feigege Wang,Wenxi Liu*, Yuanlong Yu*, Shengfeng He, Jia Pan:Visualizing the Invisible: Occluded Vehicle Segmentation and Recovery.ICCV 2019
Feigege Wang, Yue Gu, Wenxi Liu*, Yuanlong Yu, Shengfeng He, Jia Pan: Context-aware Spatio-recurrent Curvilinear Structure Segmentation. CVPR 2019
Wenxi Liu, Yibing Song, Dengsheng Chen, Shengfeng He, Yuanlong Yu, Tao Yan, Rynson W. H. Lau: Deformable Object Tracking with Gated Fusion. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2019
Pinxin Long, Tingxiang Fan, Xinyi Liao, Wenxi Liu, Hao Zhang, Jia Pan: Towards Optimally Decentralized Multi-Robot Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning. ICRA 2018
Pinxin Long, Wenxi Liu, Jia Pan: Deep-Learned Collision Avoidance Policy for Distributed Multiagent Navigation. IEEE Robotics and Automation Letters 2(2): 656-663, 2017 [Presented at ICRA 2017]
Wenxi Liu, Rynson W. H. Lau, Xiaogang Wang, Dinesh Manocha: Exemplar-AMMs: Recognizing Crowd Movements From Pedestrian Trajectories. IEEE Trans. Multimedia (TMM) 18(12): 2398-240, 2016 [ PDF ]
Wenxi Liu, Rynson W. H. Lau, Dinesh Manocha: Robust individual and holistic features for crowd scene classification. Pattern Recognition (PR) 58: 110-120, 2016 [ PDF ]
Shengfeng He, Rynson W. H. Lau, Wenxi Liu, Zhe Huang, Qingxiong Yang: SuperCNN: A Superpixelwise Convolutional Neural Network for Salient Object Detection. International Journal of Computer Vision (IJCV) 115(3): 330-344, 2015
Sujeong Kim, Stephen J. Guy, Wenxi Liu, David Wilkie, Rynson W. H. Lau, Ming C. Lin, Dinesh Manocha: BRVO: Predicting pedestrian trajectories using velocity-space reasoning. I. J. Robotics Res. (IJRR) 34(2): 201-217, 2015
Wenxi Liu, Antoni B. Chan, Rynson W. H. Lau, Dinesh Manocha: Leveraging Long-Term Predictions and Online Learning in Agent-Based Multiple Person Tracking. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Techn. (TCSVT) 25(3): 399-410, 2015 [ PDF ]
Stephen J. Guy, Jur van den Berg, Wenxi Liu, Rynson W. H. Lau, Ming C. Lin, Dinesh Manocha: A statistical similarity measure for aggregate crowd dynamics. ACM Trans. Graph. (TOG) 31(6): 190:1-190:11, 2012 [ Presented at SIGGRAPH Asia 2012 | Project Page]
Wenxi Liu, Rynson W. H. Lau, Dinesh Manocha: Crowd simulation using Discrete Choice Model. IEEE Virtual Reality (VR) 2012: 3-6
招生要求
我们组做什么?有趣的、有创意的、有质量的科研探索
目标是什么?一般来说目标为国际顶级会议或期刊论文,但非必要条件
我们组能提供什么?从入门到完成科研项目/论文的一对一指导;本组有在AI顶级会议期刊上发表论文的丰富经验,并与国内外优秀科研团队有密切合作
对学生有什么要求?Self-motivated and Persistent在此基础上,获得保研资格、有程序设计竞赛经验或有深度学习项目经验的同学优先考虑
编程基本功扎实、具有一定机器学习基础的本科同学们(任意年级任意时间)可联系我尝试【入门项目】,以决定未来方向
关于更详细的信息,欢迎同学们发送Email(wenxi.liu@hotmail.com)咨询







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