preview系統(tǒng)導(dǎo)出非上報版

伍 ①中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)①學(xué)法碼①技術(shù)有限司① 位研究?圖像結(jié)構(gòu)分析?的專家，加強(qiáng)相應(yīng)的研究力量??建立與視覺感知一致的圖像失真度量準(zhǔn)則是個很有潛力的研究方向,?視覺信息量度量方法??視覺信息量度量方法?如何計算視覺信息量?以視覺信息量作為視覺編碼碼率的理論極限，為研究視覺編碼方法提供理論指導(dǎo)?為目標(biāo)，制定相應(yīng)的研究方案。無課題中期評估首席科學(xué)家意見和專家建議?前兩年研究中基于視覺特征匹配的場景和虛擬對象動態(tài)融合及實原任務(wù)書中從應(yīng)用需求出發(fā)，將編碼分為精真編碼、精煉編碼和精15人。?如何計算視覺信息量?調(diào)整為?以視覺信息量作為視覺編碼碼率的理論極限，為研究視覺編碼方法提供理論指導(dǎo)?為目標(biāo)，具體研究內(nèi)容如下：析確定各種信源符號的統(tǒng)計特性，從而估計出不同層次上的視覺信息量。另外，根據(jù)失真等于JND時的最小編碼碼率來估計視覺信息量，建1、研究內(nèi)容原定的五個方面中，將其中的第4各方面?(4)場景虛實融(4) ，計算所副研究員，2005年于山東大學(xué)獲計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)士，2011年于中國大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，2011年10月至 Keyurkumar ,HuHan,AnilK.Jain.SecureFaceUnlock:SpoofDetectionSmartphones.IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,11(10):2268–2283,2016.HuHan,CharlesOtto,XiaomingLiu,AnilK.Jain.DemographicEstimationfromFaceImages:Humanvs.MachinePerformance.IEEETransactionsonPatternysisandMachine ligence,37(6):1148–1161,LaceyBest-Rowden,HuHan,CharlesOtto,BrendanF.Klare,AnilK.Jain.UnconstrainedFaceRecognition:Identifyinga ofInterestFromaMediaCollection.IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity.9(12):2144-2157,2014.HuHan,ShiguangShan,XilinChen,WenGao.AComparativeStudyonIlluminationPreprocessinginFaceRecognition.PatternRecognition46(6):1691-1699.HHan,SShan,LQing,XChen,WGao.Lightingawarepreprocessingforfacerecognitionacrossvaryingillumination.EuropeanConferenceonComputerVision,308-321,2010.，計劃入選者，2004年于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲學(xué)士 年于科技大學(xué)獲，2011年于馬里蘭大學(xué)獲博士 術(shù)專家。在多個國際著名期和會議上100余篇，其中50多篇為IEEE頂級期。根據(jù) Scholar統(tǒng)計，所的 已被800余次。擁有專利（含申請中）12項（其中5、3項已轉(zhuǎn)讓。獲2013年國際 獎、2010年中國國家優(yōu)秀自費留學(xué)生獎、馬里蘭大學(xué)電子工程系2010年未來教職員獎學(xué)金（FutureFacultyFellow）以及2011年優(yōu)秀博士 W.Li,M.L.Ku,YanChen,andK.J.R.Liu.OnOutageProbabilityforTwo-WayNetworkswithStochasticEnergyHarvesting.IEEETrans.onCommunications,64(5):1901-1915,2016YanChen,B.B.Wang,Y.Han,H.Q.Lai,Z.Safar,andK.J.R.Liu.WhyTime-ReversalforFuture5GWireless?,IEEESignalProcessingMagazine,33(2):17-26,2016.Chih-YuWang,YanChen,Hung-YuWei,andK.J.RayLiu,“Scalable MulticastingSystem:StochasticGameTheoreticysisandOptimalPricing",IEEETransactionsonWirelessCommunications,14(5):2353-2367,YanChen,FengHan,Yu-HanYang,HangMa,YiHan,ChunxiaoJiang,Hung-QuocLai,DavidClaffey,ZoltanSafar,andK.J.RayLiu.Time-ReversalWirelessParadigmforGreenInternetofThings:AnOverview.IEEEInternetofThingsJournal,1(1):81-98,2014YanChenandK.J.RayLiu.ImageDenoisingGames.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforTechnology,23(10):1704-1716,2013.，技術(shù)，高級工程師。1996年于電子工程系通信與信息系統(tǒng)專業(yè)獲得博士畢業(yè)，加州大學(xué)圣分校ECE系博士后，2000年到2010年微軟技術(shù)專家架構(gòu)師，2010年到2016年首，教授，博士生導(dǎo)師。1990年于阿拉巴馬大學(xué)伯明翰分校(UniversityofAlabamaatBirmingham)獲得生理光學(xué)博士。1990經(jīng)節(jié)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能研究；1995年任賓西法尼亞大學(xué)助理教授，開始研究視網(wǎng)膜非視覺光信息處理的神經(jīng)機(jī)制。1998年把搬到猶它大學(xué)猴子視皮層功能的影響，以及采用藥物學(xué)方法恢復(fù)視皮層細(xì)胞生理功能。2004的與本項目相關(guān)的五篇代表性學(xué)術(shù)2003ChaoranRen,LijuLuan,BensonWui-ManLau,XinHuang,JianYang,Zhou,XihongWu,JieGao,GaryEPickard,Kwok-FaiSo,MingliangPu.Directretino-rapheprojectionaltersserotonergictoneandaffectivebehavior.Neuropsychopharmacology,38:1163-1175,2013. He,HongPan,ChunxiaXiao,MingliangPu,RolesforredoxsignalingbyNADPHoxidaseinhyperglycemia-inducedhemeoxygenase-1expressioninthediabeticretina,InvestigativeOphthalmology&VisualScience,54(6):4092-4101.A.Bi,J.Cui,YP.Ma,E.Olshevskaya,M.Pu,AM.Dizhoor,ZH.Pan,Ectopicexpressionofamicrobial-typerhodopsinrestoresvisualresponsesinmicewithphotoreceptordegeneration.Neuron50:23-33,2006M.Pu,L.Xu,H.Zhang,Visualresponsepropertiesofretinalganglioncellsintheroyalcollegeofsurgeonsdystrophicrat.,InvestigativeOphthalmology&VisualScience,47(8):3579-85,2006.AG.Leventhal,Y.Wang,M.Pu,Y.Zhou,Y.Ma,GABAagonistimprovecorticalFunctioninoldmonkeys.Science300:812-81587研究隊伍總?cè)藬?shù)30承擔(dān)單位單位名稱承擔(dān)的主要任務(wù)研究在軟播框架下對變換系數(shù)和圖像特征進(jìn)行稀疏表示編碼和聯(lián)合優(yōu)化,以及在各種無線調(diào)制和傳輸信道條件下的稀疏表示編碼方法,并進(jìn) 視覺系統(tǒng)對視覺信號進(jìn)行優(yōu)化表示的神經(jīng)加工機(jī) 蔣H師同丁基于信號的稀疏特性，研究靈活、高效、低復(fù)雜度稀疏表示編碼方法；在多視點立體方面，注重于深度信息編碼、虛擬視點合成技術(shù)；在無線網(wǎng)絡(luò)編碼方面，基于稀疏表示，將稀疏表示與分布式編碼結(jié)合,研究低復(fù)雜度的編;疏表示的魯棒性和圖像變換系數(shù)的稀疏特點,研究靈活的空域可伸縮的重構(gòu)技術(shù)。研究在軟播框架下對變換系數(shù)和圖像特征進(jìn)行稀疏表示編碼和聯(lián)合優(yōu)化,以及下的。年度自然場景下的目標(biāo)識別中之掩蔽現(xiàn)中皮下核團(tuán)表征不同視覺刺激的視1.發(fā)現(xiàn)與行為結(jié)果相關(guān)的數(shù)字特用于表征視覺顯著圖的皮下結(jié)向關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的聯(lián)合稀疏與低秩表示于視覺信息層級結(jié)構(gòu)表達(dá)的圖像視率失真編碼理論的研究：在理論方和率失真函數(shù)的形式等；在方法方1.0版；提出實時驗證系統(tǒng)，建立城市監(jiān)控大數(shù)據(jù)編碼平臺并驗證在向互聯(lián)網(wǎng)的高效編碼方法，通過互聯(lián)網(wǎng)圖 先驗知識庫，對互進(jìn)行預(yù)測編碼，實現(xiàn)信號、語義等多級 清示框架和圖變換模型支持虛擬視點仿生物視網(wǎng)膜凹區(qū)域的精細(xì)編的實時；建立完整的清電視 SCI/EI收錄學(xué)術(shù) 70篇以上，其中國際24篇以上申請相關(guān)專利24憶的感知覺研究與計算機(jī)視覺信號景中的客體與深度等??括關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系的深度提取方號表達(dá)方法和圖像壓縮方在基于視覺特性的失真度量與編碼究面向多態(tài)應(yīng)用的廣義信源符號的與視感知任務(wù)一致的面向圖像視覺特征碼率和業(yè)務(wù)應(yīng)用性能之間在高性能編碼方面，將稀疏表示與分布式編碼結(jié)合，研究適應(yīng)高清設(shè)計，以及高效的壓重構(gòu)技術(shù)；研究適用于立體的高效虛擬視點合成技術(shù)；研究在軟播框?qū)ψ儞Q系數(shù)和圖像特征進(jìn)行示編碼和聯(lián)合優(yōu) 縮效率的同時能夠高質(zhì)量重構(gòu)前景 大數(shù)據(jù)分析驗證平臺的分析在信息保持的場景編碼方面在脈沖式精細(xì)編碼方面保持領(lǐng)2.0版；在視覺特征編碼標(biāo)SCI/EI收錄學(xué)術(shù) 70篇以上，其中國際25篇以上申請相關(guān)專利20步研究視覺場景的度分解與整向大規(guī)模關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的深度模型的高效計算方法和面向多態(tài)應(yīng)用的遷移論方面，以/清、移動 研究如何將感知層面的失真度量方法在高性能編碼方面，建立完善的 框架及基于視覺的高效編系統(tǒng)；重點研究靈活的空域可伸縮的重 編碼技術(shù)支持立體用；研究在各種無線調(diào)制和傳輸信道條件下頻軟播;重點突破目標(biāo)保留的場景視系統(tǒng)在重大