苏亚

师资队伍

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苏亚
(男)
博士
讲师
讲师
办公地点:
机电楼804
电子邮箱:
suya@ustb.edu.cn
本科课程:
媒体与认知 计算机基础
科研方向:
计算机视觉 模式识别
学术与社会兼职:
IEEE会员 图象图形学会会员
 
简历
苏亚博士分别于2003、2006、2010年在西安电子科技大学获得本科、硕士、博士学位。曾于2009年访问香港理工大学,2012年访问纽约州立大学布法罗分校。于2010年在清华大学作博士后研究工作。2013年加入北京科技大学计算机与通信学院,主要研究方向为计算机视觉,模式识别。
苏亚博士在智能视频分析和面部状态分析和识别等研究领域都从事过较长时间的系统研究,取得了一定的研究成果。在包括IEEE-TSMC-C、IEEE-TSMC-B以及IEEE-TIP等国内外学术会议与期刊中发表学术科研论文10篇,并担任多个期刊、会议审稿人一职。
在攻读博士学位期间,作为骨干参加国家自然科学基金“跨媒体异常信息监测与识别”、“基于画像的人脸检索与视频监控”、“新闻视频无监督语义分割与自动标注算法研究”等项目。曾获陕西省科学技术一等奖,申请专利四项,软件著作权一项。作为主要成员参与完成高清数字电视与虚拟视频会议等多个项目的研究与开发工作。
代表性论文论著
[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.
科研业绩
科研项目:
负责:
国家自然科学基金“年龄不变人脸识别”
博士后基金“基于流形分解的年龄无关面部识别”
参与:
国家863计划“车路交互式行车安全系统关键技术”
国家自然科学基金“手写体中文古籍识别”
国家863计划“海量不确定异构数据的集成管理与分析”
获得奖励 / 专利
陕西省科学技术一等奖:“跨媒体异常信息监测与识别”
软件著作权
基于虚拟现实的协作式会议平台,2007SR21074
专利
图像采集分析方法,申请号:CN201110098035.X。
双模人脸识别方法及装置,专利号:CN201010107155.7
基于嵌入式隐马尔科夫模型和选择性集成的人脸画像自动生成方法,专利号:200710188415.6
基于判别光流张量和HMM的视频语义单元检测方法,专利号:CN200710188532.2