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柴秀娟

文章来源: 作者:         点击数:次     发布时间:2019-01-28     【

  柴秀娟,女,1978年3月出生,工学博士,研究员,博士生导师。2000年9月毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业,获学士学位;2002年7月毕业于哈尔滨工业大学计算机应用专业,获硕士学位;2007年9月毕业于哈尔滨工业大学计算机应用专业,获博士学位。2007年10月参加工作,现任草莓app色版手机随时看农业信息技术事业部主任。

  长期从事计算机视觉、智能感知研究。主持和参加国家自然科学基金(青年、面上、重点、重大项目)、农科院创新工程、基本科研业务费以及企业横向项目20余项。公开发表学术论文60余篇,Google Scholar应用超1500次。研究成果多次获得科研奖励,包括国家自然科学奖二等奖1项,中国仿真学会科学技术奖1项,两次获得国际学术竞赛第一名。先后指导博士、硕士4名。

  研究方向:机器视觉、智能感知、农业机器人

  主要社会兼职: 《Journal of Electronic Imaging》编委、人工智能学会智能交互专委会委员、中国仿真学会农业建模与仿真专委会委员、中国农业机械学会人工智能分会第一届委员会委员。

  主要获奖成果:

  1.2015年度,国家自然科学奖二等奖,“视觉模式的局部建模及非线性特征获取理论与方法研究”(5/5)

  2.2018年度,中国仿真学会科学技术奖一等奖,“基于模型的果园数字化管理平台构建与应用”(9/18)

  3.2017年度,ChaLearn LAP Large-scale Continuous Gesture Recognition Challenge(@ICCV2017, Round2)第一名(排名第一)

  4.2016年度,ChaLearn LAP Large-scale Continuous Gesture Recognition Challenge(@ICPR 2016)第一名(排名第一)

  代表性论文:

  1. A Novel Sign Language Recognition Framework using Hierarchical Grassmann Covariance Matrix. TMM, 2019.

  2. Deep Memory and Prediction Neural Network for Video Prediction, Neurocomputing, Neurocomputing, 331:235-241, 2019.

  3. Sparse Observation (SO) Alignment for Sign Language Recognition. Neurocomputing, 175: 674-685, 2016.

  4. Locally linear Regression for Pose Invariant Face Recognition. IEEE Trans. Image Processing. Vol.16, No.7, pp.253-263, 2007.

  5. Deep Cross-species Feature Learning for Animal Face Recognition via Residual Interspecies Equivariant Network. ECCV, 2020

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