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天津师范大学电子与通信工程学院人工智能学院导师教师师资介绍简介-刘爽 副教授

本站小编 Free考研考试/2020-10-01


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1.个人简历

刘爽,副教授,硕士生导师,天津市****(青年****)。中国科学院自动化研究所获博士学位,美国德州大学阿灵顿分校博士后。

2019年获全国高校人工智能与大数据学术创新奖,2016年入选天津市“131”创新型人才培养工程第三层次。发表论文80篇,SCI检索51篇,EI检索29篇;国家发明专利37项,软件著作权5项。主持国家自然科学基金1项,主持天津市自然科学基金重点项目1项,主持天津市自然科学基金青年项目1项并入选天津市科委年度报告。主持国家重点实验室开放课题1项;参与国家自然科学基金8项,省部级项目4项。担任IEEE高级会员,全国高校人工智能与大数据创新联盟理事,中国图象图形学学会会员,以及多个SCI国际期刊的审稿人。

2.研究方向

研究方向为:人工智能,计算机视觉,深度学习,数字图像处理,模式识别

3. 个人教学

主要讲授高等数学,模式识别,数据结构,统计学等。

4. 主要项目:

[1] “融入时空关系联合判别学习的地基云图序列分类方法研究”,国家自然科学基金项目,22.8万;

[2] “基于判别联合深度神经网络的多视角行为识别方法研究”,天津市自然科学基金重点项目,20万;

[3] “基于判别低秩张量词典学习的地基云图分类方法研究”,天津市应用基础与前沿技术研究计划青年基金项目,6万;入选天津市科委年度报告;

[4] “基于深度融合的交叉视角行为识别方法研究”,国家重点实验室开放课题,4万;



5. 部分代表作

[1] 第一作者, “Class-ConstrainedTransfer LDA for Cross-View Action Recognition in Internet of Things,” IEEEInternet of Things Journal (IEEE IoT), vol. 5, no. 5, pp. 3270-3277, 2018;

[2] 第一作者,“Multimodal GAN for Energy Efficiency and CloudClassification in Internet of Things,” IEEE Internet of Things Journal (IEEEIoT), vol. 6, no. 4, pp. 6034-6041, 2019;

[3]第一作者, “Multimodal Ground-based Cloud Classification using JointFusion Convolutional Neural Network,” Remote Sensing, vol. 10, no. 6, articleno., 822, May 2018;

[4] 第一作者, “Information Integrationfor Ground-based Cloud Classification using Joint Consistent Sparse Coding inHeterogeneous Sensor Network,” Signal Processing, vol. 126, no. 2016, pp.165-172, 2016;

[5]第一作者, “Hierarchical Multimodal Fusion for Ground-based CloudClassification in Weather Station Networks,” IEEE ACCESS, vol. 7, no. 1, pp.85688-85695, 2019;

[6] 第一作者, “Pedestrian Retrieval via Part-based GradationRegularization in Sensor Networks,” IEEE ACCESS, vol. 6, pp. 38171-38178, 2018;

[7] 第一作者, “Deep Multimodal Fusion for Ground-based Cloud Classificationin Weather Station Networks,” EURASIP Journal on Wireless Communications andNetworking, vol. 2018, no. 1, pp. 48, 2018 or (2018) 2018: 48. 2018.02.27;

[8] 第一作者, “Automatic CloudDetection for All-sky Images Using Superpixel Segmentation,” IEEE Geoscience andRemote Sensing Letters (GRSL), vol. 12, no. 2, pp. 354-358, 2015;

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