中科院计算所视觉信息处理与学习组
中科院计算所视觉信息处理与学习组
韩琥

职 称:副研究员

研究方向:生物特征识别、计算机视觉、模式识别

韩琥,中科院计算所副研究员,硕士生导师。2005年毕业于山东大学获学士学位,2011年毕业于中科院计算所获博士学位,之后分别在美国密歇根州立大学和美国谷歌总部从事生物特征识别研究工作,曾担任谷歌ATAP Abacus项目核心研发成员。2015年加入中科院计算所,主要研究方向为生物特征识别、计算机视觉模式识别。先后在包括IEEE T-PAMI、IEEE T-IFS、CVPR、ECCV等本领域权威国际期刊与会议上发表学术论文30余篇,其中一作与通讯作者CCF-A类期刊长文7篇(一作T-PAMI长文2篇),谷歌学术引用1300多;多次应邀担任ICB、IJCB、ACCV、CCBR等知名国内外生物特征识别与计算机视觉会议程序委员会委员。作为负责人承担国家基金委重点项目课题1项,中科院对外合作重点项目1项和国家基金委面上项目1项,作为课题骨干参与科技部973项目课题1项;曾作为技术负责人参与美国司法部和自然科学基金的模拟画像识别和生物活体性判别等多个项目。联合指导研究生获ICCV2015表观年龄识别竞赛亚军、CCBR2016最佳学生论文奖。


当前研究课题包括:(1)多模态生物特征识别,即借鉴人在视觉多模态与多通道信息处理中的机理,建立多生物特征与多数据模态的互补特征表示,多模态与跨模态识别模型以及数据与模态缺失下的建模方法,提升真实场景下机器视觉感知在生物特征识别中的鲁棒性;(2)视频图像的目标结构化表达,即在目标对象检测结果的基础上进行目标属性学习,例如年龄、性别、发型、眼镜等人脸属性,形成对目标的全面结构化理解;(3)多模态人脸活体判别,利用多模态信息实现对活体人脸与非活体人脸(照片、视频、面具等)的有效区分,防范针对人脸识别系统的前端欺骗攻击;(4)人体生理特征分析,利用视觉非接触式方法,基于视频图像数据实现对人的心率、血压和血氧等生理指标的非侵扰式分析。


研究生招生:通常每年秋季招收1名硕士生,同时也欢迎有坚实计算机专业基础的同学前来客座。


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学术服务
刊物服务
  • IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP, IEEE T-IFS, IEEE T-MM, IEEE T-CSVT, IEEE T-CYB, IEEE T-NNLS, Pattern Recogn., CVIU, FCS, Inform. Fusion, IVCJ
会议服务
  • Technical Program Committee: B-Wild'17, ICB'16, CCBR'16, ICB'15, B-Wild'15, ACCV'14, IJCB'14, VAAM'14, ICB'13
经历
教育经历
  • 2005.09-2011.07 中科院计算所 计算机应用技术 博士
  • 2001.09-2005.07 山东大学 计算机科学与技术 学士
学术经历
  • 2015.05-至今 中科院计算所 副研究员
  • 2015.01-2015.04 美国谷歌总部 访问研究员
  • 2011.10-2015.01 美国密歇根州立大学, Research Associate

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