基本信息
韩红 副教授
博士生导师/硕士生导师
学科：模式识别与智能系统
工作单位：人工智能学院
联系方式
通信地址：西安电子科技大学224信箱
电子邮箱：hanh@mail.xidian.edu.cn
微信号：**
办公电话：**
办公地点：主楼II-448
个人简介
1998年 获西北工业大学自动控制硕士学位
1998-2000年 任职中航618所
2003年 获西安交通大学控制科学与工程博士学位
2004-2006 上海交通大学图像所博士后
2006年 在上海交通大学晋升为副教授
2013.11-2015.1新加坡国立大学 颜水成教授的Learning and Vision Lab 访问****
现为IEEE会员，国家’111’创新引智基地主要成员，教育部创新团队成员，校’智能信息处理优秀创新团队’骨干成员。中国计算机学会高级会员、中国电子学会高级会员。
主要研究方向
鉴于目前深度学习在学术界和工业界的蓬勃发展，我们主要致力于深度学习在计算机视觉中的应用算法研究，其中包括基于深度学习的行人识别、手势识别、动作识别和图像识别，针对的研究对象是海量的图片和视频。如果你对图像和视频背后的故事感兴趣，就来加入我们吧。
基本信息
韩红 副教授
博士生导师/硕士生导师
学科：模式识别与智能系统
工作单位：人工智能学院
联系方式
通信地址：西安电子科技大学224信箱
电子邮箱：hanh@mail.xidian.edu.cn
微信号：**
办公电话：**
办公地点：主楼II-448
个人简介
1998年 获西北工业大学自动控制硕士学位
1998-2000年 任职中航618所
2003年 获西安交通大学控制科学与工程博士学位
2004-2006 上海交通大学图像所博士后
2006年 在上海交通大学晋升为副教授
2013.11-2015.1新加坡国立大学 颜水成教授的Learning and Vision Lab 访问****
现为IEEE会员，国家’111’创新引智基地主要成员，教育部创新团队成员，校’智能信息处理优秀创新团队’骨干成员。中国计算机学会高级会员、中国电子学会高级会员。
主要研究方向
鉴于目前深度学习在学术界和工业界的蓬勃发展，我们主要致力于深度学习在计算机视觉中的应用算法研究，其中包括基于深度学习的行人识别、手势识别、动作识别和图像识别，针对的研究对象是海量的图片和视频。如果你对图像和视频背后的故事感兴趣，就来加入我们吧。
科学研究
目前研究团队承担的科研项目：
主持国家自然科学基金面上项目《基于单目图像序列和VSMM的人体运动分析》；
主持横向项目《无人机用跟踪跟随与动作施控软件》；
DEMO展示
前面的历届学生和我一起努力，在算法方面取得了一些成果，把这些算法应用起来，做成了一个个有趣的demo，希望通过这些demo你可以对我们的研究内容有更进一步的了解，能够对自己未来的科研方向和工作有清晰把握。
手写体识别的应用
这是一个简单的深度学习实现的手写体识别的应用，视频在这里。打电话的时候，通常用数字键盘按号码（已保存的联系人不算哈~）。但现在的手机前后都有摄像头，动动手指，不用打开手机的数字键盘，在空气中把电话号码写出来，让手机自动拨出，是不是有一点点酷？
看看我们做的这个小小的应用，当你在空气中对着摄像头写出0-9这十个数字时，每个数字都是可以很好地识别出来，电话号码就记录下来啦。
车辆，车牌，车标的识别
视频在这里。
这是我们训练好的一个深度网络，一次性就可以把路上行驶的车辆，以及车牌车标同时识别出来。应用在城市的智能交通系统，或者停车场的出入口，把进进出出的车辆都记录下来，警察叔叔抓坏人的时候，就不用熬夜看视频了，只要看我们记录下来的车牌和车标，还有车辆快照就可以迅速抓到坏人啦~
智能监控
视频在这里。
这是智能监控系统中的一个模块。我们在视频画面中画了一条虚拟线，就是画面中的那条蓝色的线，它的实际位置在画面中柱子那个地方。注意看哈，当有人走过柱子那个位置的时候，就会报警，也会抓拍闯入者的快照。最后那位女生还没走到柱子那个地方就拐弯了，所以没有报警。千万别以为这只是对静止背景中运动物体的检测，这其实是对行人的检测，非人的物体不会报警的哈。对于一些要害位置，采用这种隐蔽的监控方式，有人闯入随时报警，可能闯入者还没意识到自己已经踩线了呢：D
感谢所有出现在这段视频中的各位同学，为了测试模块，屋里的每个人都出镜了，出来进去好多回：）
这些只是我们已经实现的算法的一些小小应用，希望对你理解我们的科研方向有帮助，如果有进一步的问题，加我微信或者邮件我。
荣誉获奖
论文：
Han, H*; Zhu, JF ; Liao, SC; Lei, Z ; Li, SZ
Moving Object Detection Revisited: Speed and Robustness
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY
Jun 2015
25(6)
Han, H*; Gan, L; Liu, SJ; Guo, YY
A Novel Measurement Matrix Based on Regression Model for Block Compressed Sensing
JOURNAL OF MATHEMATICAL IMAGING AND VISION
Jan 2015
51 (1):161
Han, H*; Gou, JX
Sparse geometric features for visual detection and estimation
NEUROCOMPUTING
Nov 2013
120 (1):192
Han, H*; Liu, SJ; Gan, L
Non-negativity and dependence constrained sparse coding for image classification
JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION
Jan 2015
26 ():247
Han, H*; Zhu, JF; Lei, Z; Liao, SC; Li, SZ
Discriminant analysis with Gabor phase feature for robust face recognition
JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING
Oct 2013
22 (4):1
Han, H*; Han, QQ; Li, XJ; Gu, JY
Hierarchical Spatial Pyramid Max Pooling based on SIFT features and sparse coding for image classification
IET COMPUTER VISION
Apr 2013
7 (2):1
Han, H*; Tong, ML; Chen, ZC; Fan, YJ
Variable Structure Multiple Model for Articulated Human Motion Tracking from Monocular Video Sequences
SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES
May 2012
55 (5):1138
Han, H*; Li, XJ
Human action recognition with sparse geometric features
IMAGING SCIENCE JOURNAL
Jan 2015
63 (1):1
Tong, ML*; Han, H; Zhu, W
Shared latent dynamical structure for three-dimensional human pose estimation
SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES
Jul 2011
54(7)
韩红*,伍星
基于Bandelet变换与人体部位的人体检测方法
电子学报
2011,39 (8):1785
Han, Hong *; Fan, Youjian ; Chen, Zhichao
Concatenated edge and co-occurrence feature extracted from Curvelet Transform for human detection
Journal of Information and Computational Science
Apr 2011,
8(4): 662-670
Han, Hong* ; Fan, Youjian ; Chen, Zhichao
Human detection based on curvelet transform
2011 International Conference on Multimedia Technology, ICMT 2011
Jul 2011, (1): 356-359
Han, Hong *; Feng, Guangjie; Gou, Jingxiang ; Wang, Rui
A multi-objective immune algorithm for human motion tracking
2011 International Conference on Multimedia Technology, ICMT 2011
Jul 2011,(1): 59-62
Han, Hong* ; Chen, Zhichao; Fan, Youjian
Human body tracking using LMS-VSMM from monocular video sequences
Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering
Apr.2011
8049
Han, Hong *; Tong, Minglei ; Gou, Jingxiang ; Wang, Rui ; Feng, Guangjie
Discriminative human pose estimation based on the bandelet2 image desc[ant]riptor
6th International Conference on Image and Graphics, ICIG 2011
Agu.2011
:679-684
Han, Hong* ; Fan, Youjian
Human detection based on curvelet transform and integrating heterogeneous features
Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering
Apr.2011
8049
Han, Hong*; Fan, Youjian ; Jiao, Licheng ; Chen, Zhichao
Concatenated edge and co-occurrence feature extracted from Curvelet Transform for human detection
25th International Conference of Image and Vision Computing New Zealand
Nov 2010
Han, Hong* ; Zhang, Honglei ; Gu, Jianyin; Xie, Fuqiang
Action recognition based on hybrid features
15th International Conference on Information Fusion
Sep 2012,
2012 ISIF 621-626
Han, Hong *; Tong, Minglei
Human detection based on optical flow and spare geometric flow
7th International Conference on Image and Graphics
Jul 2013:
ICIG2013: 459-464
Han, Hong* ; Fan, Youjian ; Jiao, Licheng ; Chen, Zhichao
A speed up efficient match kernel for visual estimation and detection
IEEE International Workshop on Signal Processing Systems, SiPS 2015
Oct 2015
发明专利（排名均为第一）：
基于SURF高效匹配核的人体检测方法
2014.10.29
ZL6.2
基于时空兴趣点检测的人体运动识别方法
2015.9.2
ZL8
基于第二代条带波变换的人体检测方法
2011.7.20
ZL4.3
基于KHM算法的视频显微图像细胞自动跟踪方法
2012.1.4
ZL6.5
基于Meanshift算法的视频显微图像细胞自动跟踪算法
2012.1.4
ZL1.8
基于量子免疫克隆算法的三维人体运动跟踪方法
2012.1.4
ZL8.3
基于变结构多模型的人体运动跟踪方法
2012.6.27
ZL5.5
多目标优化人体运动跟踪方法
2012.9.5
ZL6.1
基于第二代曲线波变换的静态人体检测方法
2013.2.27
ZL2
基于第二代Bandelet变换和星型模型的静态人体检测方法
2013.4.17
ZL0.0
多模型人体运动跟踪方法
2013-11
ZL1.9
基于SURF高效匹配核的人体运动跟踪方法
2013.11.20
ZL6.4
基于第二代条带波变换和极速学习机的人体运动跟踪方法
2014-05
ZL5.2
基于星型模型的人体运动识别方法
2015.6.17
ZL7.5
基于深度核信息图像特征的人体运动跟踪方法
2015-09
ZL2
基于时空梯度特征的分部位的人体运动识别方法
2015.12.9
ZL5.2
基于混合描述子的人体运动识别方法
2015-10
ZL2.2
基于非负矩阵分解的人体检测方法
2015-12
ZL8.3
基于混合描述子的人体运动识别方法
2016.1.20
ZL2.2
基于高斯—埃尔米特矩的图像轮廓特征提取方法
2016.4.13
ZL4.7
基于多特征和深度信息的人体检测方法
2106.4.13
ZL9.7
基于分布式协同学习的人体运动跟踪方法
2013.5.7
CN 4.8
基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法
2015.8.25
CNA
基于深度学习的手语识别方法
2015.8.24
CNA
基于卷积神经网络的车标识别方法
2016.2.24
CNA
基于级联卷积神经网络的前车车辆信息结构化输出方法
2015.6.11
CN6.6
科研团队
目前我们按照所涉及的工程应用不同分为几个小组：
手势识别
基于深度学习的手势识别算法研究与应用，我们已经取得了一些结果，在ASL，BSL等数据集上取得了非常好的结果。
动作识别
动作识别在前期我们用传统的机器学习算法已经取得了一些成果，也发表了一些学术论文，目前主要集中在把特征学习算法应用其中。
物体识别（图片识别）
这是目前最热门，最火的研究方向，基于传统的稀疏表示等方法，我们已经有了一些成果。但在深度学习应用这方面，还觉得很不够，期待你的加入。
其它工程应用
基于深度学习的车牌识别，车标和车型识别。
5. 无人机应用方面
已完成无人机的跟随和动作施控，相应产品已上线销售。目前正在进行SLAM。
课程教学
本科课程主讲《概率论》、《科技论文写作》。
研究生课程主讲《多源信息融合》，《计算机视觉》（双语教学）和《现代机器学习》。
招生要求
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关于研究生招生的信息：
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博士生每年计划招1人（欢迎有视觉和机器学习基础的硕士）。
研究生每年招生4-6人（欢迎推免优研生）。
我相信事在人为，所以对于学生的本科院校，专业背景没有过多要求。希望你能有强烈的好奇心，觉得图片和视频中包含的故事对你有吸引力，再者对成就感有较强的追求，哈哈，我喜欢那种成就感，哪怕是干掉一个bug或者想通一个小小问题。入学后能够全身心地投入到科研中，为毕业后的生活和工作迈上新台阶打下良好的基础。
之前毕业的学生，也有可能成为你未来的师兄师姐们，都取得了不错的成绩，通过在这里两年半的学习，毕业后进入了阿里、百度、联想研究院、创新工场、酷派和贝尔实验室等。他们中的大部分人，本科院校，专业背景并不占优，但经过努力，最后都有好结果，以后的工作生活有了一个高起点，所以我坚信事在人为咯~
我们现在主要用C++，还有一些Python，当然希望你来了就能上手，但如果你觉得有点小小心虚，师兄师姐们都是你的好老师，当然还有我哈，希望我们这里宽松和谐的气氛，能是你很好的助力！
欢迎大家报考，请将简历或个人介绍发到我的信箱hanh@mail.xidian.edu.cn，谢谢~~~
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Introduction
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Research Interests
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4．
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Research
目前研究团队承担的科研项目：
Papers
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[9]
Honors
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Team
团队教师
博士研究生
硕士研究生
Teaching
目前本人承担的教学任务：
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Admission
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关于研究生招生的信息：
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