蘇亞[北京科技大學計算機科學與技術系講師]

蘇亞[北京科技大學計算機科學與技術系講師]

蘇亞,男,北京科技大學計算機科學與技術系講師,IEEE會員,圖象圖形學會會員。

基本信息

人物經歷

蘇亞博士分別於2003、2006、2010年在西安電子科技大學獲得本科、碩士、博士學位。曾於2009年訪問香港理工大學,2012年訪問紐約州立大學布法羅分校。於2010年在清華大學作博士後研究工作。2013年加入北京科技大學計算機與通信學院。

蘇亞博士在智慧型視頻分析和面部狀態分析和識別等研究領域都從事過較長時間的系統研究,取得了一定的研究成果。在包括IEEE-TSMC-C、IEEE-TSMC-B以及IEEE-TIP等國內外學術會議與期刊中發表學術科研論文10篇,並擔任多個期刊、會議審稿人一職。

在攻讀博士學位期間,作為骨幹參加國家自然科學基金“跨媒體異常信息監測與識別”、“基於畫像的人臉檢索與視頻監控”、“新聞視頻無監督語義分割與自動標註算法研究”等項目。曾獲陝西省科學技術一等獎,申請專利四項,軟體著作權一項。作為主要成員參與完成高清數位電視與虛擬視頻會議等多個項目的研究與開發工作。

教學科研

•本科課程:

•媒體與認知 計算機基礎

•科研方向:

•計算機視覺 模式識別

代表論文

•[1]. Ya Su, Xinbo Gao, Xuelong Li, Dacheng Tao, Multivariate Multilinear Regression, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics (IEEE-TSMC-B), 42(6), 1560-1573, 2012. (SCI IF: 2.7) [2]. Ya Su, Yun Fu, Xinbo Gao and Qi Tian. Discriminant Learning through Multiple Principal Angles for Visual Recognition. IEEE Transactions on Image Processing (IEEE-TIP), 22(3), 1381-1390, 2012. (SCI IF: 2.9)(Citation:1) [3]. Xinbo Gao, Ya Su, Xuelong Li, and Dacheng Tao. A Review of Active Appearance Model, IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics Part C (IEEE-TSMC-C), 40(2), pp. 145-158, 2010. (SCI IF: 2.1)(Tutor is first author)(Citation:21) [4]. Xinbo Gao, Ya Su, Xuelong Li, and Dacheng Tao. Gabor Texture in Active Appearance Models, Neurocomputing (Elsevier), 72(13-15), pp. 3174-3181, 2009. (SCI IF: 1.42)(Tutor as first author)(Citation:11) [5]. Ya Su and Xinbo Gao. Iterative Shape Refinement in AAM. International Journal of Image and Graphics, 11(1), 137-151, 2011. [6]. Ya Su, Xinbo Gao, Bo Wang, Yu Wang. Gabor Phase and Local Binary Pattern based Texture Modeling in AAM, Systems Engineering and Electronics, 32(5), 2010.

科研業績

負責:
國家自然科學基金“年齡不變人臉識別”
博士後基金“基於流形分解的年齡無關面部識別”
參與
國家863計畫“車路互動式行車安全系統關鍵技術”
國家自然科學基金“手寫體中文古籍識別”
國家863計畫“海量不確定異構數據的集成管理與分析”

獲獎專利

陝西省科學技術一等獎:“跨媒體異常信息監測與識別”
軟體著作權
基於虛擬現實的協作式會議平台,2007SR21074
專利
圖像採集分析方法,申請號:CN201110098035.X。
雙模人臉識別方法及裝置,專利號:CN201010107155.7
基於嵌入式隱馬爾科夫模型和選擇性集成的人臉畫像自動生成方法,專利號:200710188415.6
基於判別光流張量和HMM的視頻語義單元檢測方法,專利號:CN200710188532.2

相關詞條

相關搜尋

熱門詞條

聯絡我們