?姓名：齐玉娟
?系属：自动化


?学位：博士
?职称：讲师

?专业：控制理论与控制工程
?导师类别：专硕

?电子邮箱：qiyj@upc.edu.cn

?联系电话：**

?通讯地址：山东青岛市黄岛区长江西路66号

?概况

◎研究方向
模式识别、计算机视觉等。

◎教育经历
2008.09~2012.12，中国石油大学（华东），控制理论与控制工程，博士，导师：王延江
2000.09~2002.12，山东大学，控制理论与控制工程，硕士，导师：刘常春
1996.09~2000.07，山东工业大学，电气技术（师范），学士

◎工作经历
2003.04~今，中国石油大学（华东），控制科学与工程学院

◎学术兼职
无

◎主讲课程
《信号与系统》

◎指导研究生及博士后
牛潇然，2012级，2015年6月毕业，论文题目：基于人类记忆机制的运动目标检测与跟踪方法研究 （注：协助王延江教授指导）。
刘昱池，2017级，（注：协助王延江教授指导）
刘梦雪，2019级

◎承担项目
[1] 基于深度学习和人类记忆机制的运动目标提取和跟踪方法研究（No.ZR2017MF069），山东省自然科学基金面上项目，2017.08-2020.06，12万，主持,在研。
[2] 基于深度学习和人类记忆机制的运动目标跟踪方法研究（No.17CX02027A）, 自主创新科研计划项目（理工科）， 2017.01-2019.12，10
,主持，在研。
[3] 基于人类记忆机制的多智能体协同进化鲁棒运动目标跟踪方法研究（No. ZR2013FQ015 ），山东省自然科学基金，2013.10-2016.10,5万， 主持，已结题。
[4] 核空间基于词典学习的多类分类方法研究（No.），自主创新科研计划项目（理工科），2016.1.1-2018.12.31，主要参与者，已结题。
[5] 再生核希尔伯特空间图像稀疏表达算法研究（No. **），国家自然科学基金，2015.1-2017.12,主要参与者，已结题。
[6] 视觉注意与人脑记忆机制启发下的感兴趣目标提取与跟踪（No. **），国家自然科学基金,2013.01-2016.12,主要参与者，已结题。
[7] 基于多视角学习的情感分析理论与方法研究（No.**）, 国家自然科学基金,2014.1-2017.12，主要参与者，已结题
[8] 基于人类记忆机制的运动目标检测与跟踪方法研究（ No.YCX**），中国石油大学（华东）研究生创新工程，2014.6-2015.6. 主要参与者，已结题
[9] 基于人工生命和多智能体协同进化的多目标跟踪方法研究（No. **）,国家自然科学基金, 2009.01-2011.12, 主要参与者，已结题。
[10] 生物视觉机制启发下的人脸表情分析研究(ZR2011FQ016),2012.01-2015.12,4万元，山东省自然科学基金, 主要参与者，已结题。
[11] 基于人类记忆机制的运动目标鲁棒提取和跟踪方法研究（11CX06074A），中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，2011.03-2013.04，主持，已结题。
[12] 人脑记忆机制启发下的视觉信息表达、存储与提取方法研究（14CX06067A），中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，2013.06-2015.06 ，主要参与者，已结题
[13] 深度偏移中地震波粘滞效应的补偿研究，胜利油田物探院，2009-2010，骨干，已结题。
[14] 基于多源信息融合的钻井地质特征参数估计与预测方法研究（No.ZR2009FL029），山东省自然科学基金，2009-2012，骨干，已结题。

◎获奖情况
2019 “新工科背景下《信号与系统》课程创新教学模式的探索与实践” 校级教学成果二等奖
2017 校优秀本科毕业设计
2020 校优秀本科毕业设计

◎荣誉称号
无

◎著作
视觉注意和人脑记忆机制启发下的感兴趣目标提取与跟踪（学术专著），科学出版社，2016.12(2/2)
信号与线性系统分析学习指导（校级十二五规划教材），中国石油大学出版社，2017.11.(2/3)

◎论文
[1] Yanjiang Wang, Yujuan Qi. Memory-based Cognitive Modeling for Robust Object Extraction and Tracking. Applied Intelligence, 2013,39(13):614-629. [ EI:20**3, UT WOS: 011](通讯作者)
[2] Yanjiang Wang,Yujuan Qi. Memory-based Multi-Agent Modeling for Robust Moving Object Tracking. The Scientific World Journal, Volume 2013, Article ID 793013, 13 pages,http://dx.doi.org/10.1155/2013/793013 [ UT WOS:001] (通讯作者)
[3] 齐玉娟,王延江,李永平.基于记忆的混合高斯背景建模[J].自动化学报, 2010, 36(11):1520-1526. [EI :733]
[4] 王延江，李蕙，齐玉娟. 一种受人脑三阶段记忆机制启发的鲁棒运动目标跟踪方法.电子学报，OCT. 2017，45（9）：2065-2070 [EI：20**5]（通讯作者）
[5] 齐玉娟，牛潇然，王延江. 基于人类记忆机制的码本建模方法研究[J].中国石油大学学报（自然科学版），2015，39（4）：178-184。[EI:20**3]
[6] 齐玉娟,王延江.基于人类记忆模型的粒子滤波鲁棒目标跟踪算法[J].模式识别与人工智能, 2012, 25(5):810-816.[EI: 466]
[7] Yujuan Qi, Yanjiang Wang. Memory-based Template Updating for Robust Object Tracking by Mean-shift[J].International Journal of Advancements in Computing Technology, 2012,4(13):378-389.[EI :579]
[8] 齐玉娟,王延江. 一种基于混合高斯的双空间自适应背景建模方法[J].中国石油大学学报（自然科学版）,2012, 36(5):175-178.[ EI:337]
[9] 齐玉娟，王延江. 基于记忆的多智能体鲁棒运动目标跟踪建模.山东科技大学学报（自然科学版），2013，32（3）：22-27
[10] 王延江,齐玉娟. .基于人类记忆机制的视觉信息处理认知建模[J]. 模式识别与人工智能, 2013,26(2): 144-150.
[11] Yujuan Qi, Yanjiang Wang. Human Memory Inspired Gaussian Mixture Background Modeling for Dynamic Scenes with Sudden Partial Changes[J]. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2013,7(1):74-84.
[12] Yanjiang Wang, Yujuan Qi. Psychologically Inspired Information Storage and Retrieval Modeling based on the Three-Stage Memory Mechanism of Human Brian[J]. Journal of Computational Information Systems, 2013,9(4):1473-1481.[EI: 20**6]
[13] 李永平,王延江,齐玉娟. 基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法[J]. 模式识别与人工智能,2011,24(1):57-63. [EI: 681]
[14] Yujuan Qi, Yanjiang Wang, Tingting Xue. Brain Memory Inspired Template Updating Modeling for Robust Moving Object Tracking Using Particle Filter[A].Proceedings of BICS[C], 2012, Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI :7366), Shenyang, China, 2012.07.11-14. [EI:761]
[15] Yujuan Qi，Yanjiang Wang, Xiaoran Niu, Spinning Tri-Layer-Circle Memory Modeling for Template Updating During Moving Object Tracking[A], Proc. Of 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics[C], October 5-8, 2014, San Diego, CA, USA:2877-2882[EI:20**2]
[16] Yujuan Qi, Li Hui, Yanjiang Wang, Baodi Liu. Spinning Tri-Layer-Circle Memory-based Gaussian Mixture Model for Background Modeling. Proc. Of 2016 13th International Conference on Signal Processing (ICSP2016), Nov. 6-10, 2016, Chengdu, Sichuan, China, pp. 943-948[EI: 20**4]
[17]Yujuan Qi,Yanjiang Wang, Yuchi Liu. Object Tracking Based on Deep CNN Feature and Color Feature. Proc. Of 2018 14th International Conference on Signal Processing (ICSP2018), Aug. 12-16, 2018, Beijing, China, pp. 469-473.
[18] Shuangkang Fang,Yujuan Qi.A Target Tracking Method based on Particle Filter and Multi-feature Fusion. Proc. Of 2018 14th International Conference on Signal Processing (ICSP2018), Aug. 12-16, 2018, Beijing, China, pp. 464-468.
[19] Xiaoran Niu, Yanjiang Wang, Yujuan Qi. Memory-based particle filter for real time object tracking[A],proceedings of 2014 IEEE Conference on Signal Processing[C], 2014,vol.1, October 19-23, 2014 ，Hangzhou, China，pp909-912. [EI:20**0]
[20] Xiaoran Niu, Yanjiang Wang, Yujuan Qi. Memory-based codebook model for real-time object detection[A],proceedings of 2014 IEEE Conference on Signal and Processing[C],2014,vol.1, October 19-23, 2014, Hangzhou, China, pp.913-917. [EI:20**9]
[21] Yujuan Qi, Yanjiang Wang. Visual Tracking with Double-layer Particle Filter[A]. Proceedings of 11th IEEE International Conference on Signal Processing[C], Beijing, China, October 21, 2012 - October 25, 2012, 2:1127-1130.[EI: 20**6]
[22] Yujuan Qi, Yanjiang Wang. Memory-based state estimation for handling occlusion during object tracking by particle filter[A]. Proceedings of 1st International Conference on Information Science and Technology[C],March26-28, Nanjing, Jiangsu, China, 2011,4: 953-957. [EI:394]
[23] Yujuan Qi, Yanjiang Wang. Memory-based Gaussian Mixture Modeling for Moving Object Detection in Indoor Scene with Sudden Partial Changes[A]. Proceedings of 10th IEEE International Conference on Signal Processing[C], October 25-27, Beijing, China, 2010,2:752-755 [EI:671]
[24] Chuan Gu, Yanjiang Wang, Yujuan Qi. Ghosts and Stationary Foreground Detection by Dual-Direction Background Modeling[A]. Proceedings of 11th IEEE International Conference on Signal Processing [C], Beijing, China, Oct. 2012,2:1115-1118.[EI: 20**3]
[25] Tingting Xue, Yanjiang Wang, Yujuan Qi. Multi-Feature Fusion Based GMM for Moving Object and Shadow Detection[A].Proceedings of 11th IEEE International Conference on Signal Processing [C], Beijing,China, Oct. 2012 2:1119-1122.[EI: 20**4]
[26] Tingting Xue, Yanjiang Wang, Yujuan Qi. Tracking Multi Objects With Different Size Based on Data Association[A]. Proceedings of 11th IEEE International Conference on Signal Processing [C], Beijing, China, Oct. 20122:1123-1126.[EI: 20**5]
[27] Yanjiang Wang, Wenjuan Wang, Yujuan Qi, Hui Li. A novel fast human face searching algorithm based on evolutionary agent[A]. Proceedings of 10th IEEE International Conference on Signal Processing,Beijing[C], China,October 25-27,2010, 2:653-656. [EI: 943]
[28] Yujian Qi,Yanjiang Wang, Peng Suo. An Improved Background Mixture Model for Robust Moving Object Segmentation[A].Proceedings of 1th International Conference on Information Science and Engineering Proceedings[C], Dec. 18-19,2009, LNCS: E3887, 4: 115-118.[EI:321]
[29] Yanjiang Wang, Peng Suo, Yujuan Qi. Memorizing GMM to handle sharp changes in moving object segmentation[A].Proceedings of the 2009 2nd International Congress on Image and Signal Processing[C], October 17-19,2009 [EI: 285]
[30] Yongping Li, Yanjiang Wang,Yujuan Qi, Hui Li. Multi-agent based particle filter for moving object tracking[A].Proceedings of IEEE International Conference on Computer Application and System Modeling(ICCASM 2010),Taiyuan,Shanxi, China, Oct.2010, 4 :124-127.[EI: 218]
[31] 王延江,齐玉娟. 基于记忆机制的视觉信息处理建模[A]. 2011中国自动化大会, 2011.11.26-29,北京.

◎专利
无