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刘宝弟(副教授)

作者:发布者:李海涛发布时间:2020-07-06浏览次数:242

»姓名:刘宝弟

»系属:自动化系

»学位:博士

»职称:副教授

»专业:模式识别与智能系统

»导师类别:硕士生导师

»电子邮箱:liubaodi@upc.edu.cnthu.liubaodi@gmail.com

»联系电话:15764217948

»通讯地址:山东省青岛市黄岛区长江西路66

»概况

 ◎研究方向

模式识别、机器学习理论及其在计算机视觉领域应用。

[1] 基于深度学习的图像分析与理解

  主要研究深度学习算法(元学习、卷积神经网络、生成对抗网络、图卷积神经网络)以及在图像分析与理解中的应用,包括小样本图像识别、目标检测、点云图像分类、图像标注等。

[2] 基于深度学习的数字图像处理技术

主要研究深度学习算法(元学习、卷积神经网络、生成对抗网络、图卷积神经网络)以及在数字图像处理中的应用,包括图像去噪、图像风格转化、图像超分辨重建、图像去雾、图像去模糊、图像合成等。


 ◎教育经历

 20047月毕业于中国石油大学(华东)电子信息工程专业;

 20077月获得中国石油大学(华东)信息与通信工程硕士学位;

 20131月获得清华大学信息与通信工程博士学位。


 ◎工作经历

 20134-201612月 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 讲师

 20171-至今 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 副教授

 20194-20204月 University of California, Merced (Ming-Hsuan Yang’s Lab),访问学者 


 ◎学术兼职

 IEEE会员、CCF会员;

 ICIG2015ICDM2018ICDM2019ICDM2020CIKM2019 程序委员会委员;

 IEEE Transactions on Neural Network and Learning SystemsIEEE Transactions on MultimediaNeurocomputingPattern RecognitionICDMECCVCIKMICIP审稿人。 


 ◎主讲课程

本科生课程:数字图像处理、模式识别

研究生课程:现代数字图像处理


 ◎指导研究生及博士后

博士研究生

 2015级 王立(协助指导)

 2018级 邵帅(协助指导)

硕士研究生

 2014级  赵佳(协助指导)

 2015级  冯晓洁(协助指导)

 2016级  孟洁(协助指导)、王博阳(协助指导)

 2017级  谢文阳

 2018级  李皎月、邵倩倩

 2019级  陈大磊、朱敏、逯孝珑、管颢筌、姜文宗(协助指导)、王镇方(协助指导)、单芮(协助指导)、梁腾(协助指导)


 ◎承担项目

 [1] 国家自然科学基金青年基金项目再生核希尔伯特空间图像稀疏表达算法研究(项目号:61402535, 201501-201712月,项目负责人)

 [2] 山东省自然科学基金面上基金项目基于稀疏表示算法的图像深度特征提取与视觉分类器设计 (项目号: ZR2019MF073, 201907-202206项目负责人)

 [3] 山东省自然科学基金青年基金项目:基于深度稀疏表达算法的图像分类方法研究(项目号:ZR2014FQ001201412-201712月,项目负责人)

 [4] 青岛市创新源头项目:非线性子空间基于词典学习的多类分类算法研究(项目号: No. 17-17-1-1-8-jch, 201705-201905月,项目负责人)

 [5] 青岛市科技计划项目:非线性子空间图像稀疏表达算法研究(项目号:No.14-2-4-111-jch201409-201609月,项目负责人)

 [6] 自主创新科研计划项目(理工)-科技专项:基于机器学习的剩余油分布预测(项目号:20CX05001A202005-202212月,项目负责人)

 [7] 自主创新科研计划项目(理工)-青年基金延续资助:核空间基于词典学习的多类分类方法研究(项目号:16CX02060A201601-201812月,项目负责人)

 [8] 自主创新科研计划项目(理工)-青年基金核空间数据结构嵌入的稀疏表达算法研究(项目号:14CX02169A201401-201512月,项目负责人)

 [9] 山东计算机学会省重点实验室联合开放基金基于词典学习的多类分类算法研究(项目号: SDKLCN-2018-01, 201901-202012项目负责人)

 [10] 苏州丽多数字科技有限公司 技术开发项目: 3D表情驱动算法工程开发 (201812-201906项目负责人)

 [11] 技术开发项目:基于视频的行人检测技术开发(合同号:1537050200003820151-201612月,项目负责人)

 [12] 国家自然科学基金面上项目:非线性模式下非负矩阵集分解研究(项目号:6117111820121-201512月,项目主要成员)

 [13] 国家自然科学基金面上项目:基于多视角深度稀疏编码及流形正则化的图像标注研究(项目号:6167148020171-202012月,项目主要成员)


 ◎获奖情况


 ◎荣誉称号


 ◎著作


 ◎论文

仅列出代表性论文:

 [1] Yan-Jiang Wang, Shao Shuai, Rui Xu, Weifeng Liu, Bao-Di Liu, Class Specific or Shared? A Cascaded Dictionary Learning Framework for Image Classification, Signal Processing, 176: 107697, 2020 [SCI二区 通讯作者]

 [2] Fei Pan, Zaixu Zhang, Bao-Di Liu, Ji-Jun Xie, Class-Specific Sparse Principal Component Analysis for Visual Classification, IEEE ACCESS, 8: 110033-110047, 2020 [SCI二区]

 [3] Shuai Shao, Rui Xu, Wefeng Liu, Bao-Di Liu, Yan-Jiang Wang, Label Embedded Dictionary Learning for Image Classification, Neurocomputing, 385: 122-131, 2020 [SCI二区]

 [4] Li Wang, Yanjiang Wang, Yaqian Zhao, Bao-Di Liu, Classification of Remotely Sensed Images Using an Ensemble of Improved Convolutional Network, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020 [SCI二区 已录用]

 [5] Wenyang Xie, Bao-Di Liu, Shuai Shao, Ye Li, Yanjiang Wang, Sparse Representation and Collaborative Representation? Both Help Image Classification, IEEE ACCESS, 7:76061-76070, 2019 [SCI二区 通讯作者]

 [6] Bao-Di Liu, Jie Meng, Wenyang Xie, Shuai Shao, Ye Li, Yanjiang Wang, Weighted Spatial Pyramid Matching Collaborative Representation for Remote-Sensing-Image Scene Classification, Remote Sensing, 11(5):518, 2019 [SCI二区 通讯作者

 [7] Bao-Di Liu, Wen-Yang Xie, Jie Meng, Ye Li, Yanjiang Wang, Hybrid Collaborative Representation for Remote-Sensing Image Scene Classification, Remote Sensing, 10(12): 1934, 2018 [SCI二区 通讯作者

 [8] Xue Li, Bin Shen, Bao-Di Liu, Yu-Jin Zhang, Ranking-Preserving Low-Rank Factorization for Image Annotation with Missing Labels, IEEE transaction on Multimedia, 20(5): 1169-1178, 2018 [SCI二区]

 [9] Bao-Di Liu, Liangke Gui, Yuting Wang, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Xue Li, Yan-Jiang Wang, Class Specific Centralized Dictionary Learning for Face Recognition, Multimedia Tools and Applications, 76(3), 4159-4177, 2017 [SCI四区 通讯作者]

 [10] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Xue Li, Yu-Jin Zhang, Yan-Jiang Wang, Blockwise Coordinate Descent Schemes for Efficient and Effective Dictionary Learning, Neurocomputing, 178, 25-35, 2016 [SCI二区]

 [11] Bao-Di Liu, Bin Shen, Liangke Gui, Yu-Xiong Wang, Xue Li, Yan-Jiang Wang, Fei Yan, Face Recognition Using Class Specific Dictionary Learning for Sparse Representation and Collaborative Representation, Neurocomputing, 204, 198-210, 2016 [SCI二区 通讯作者]

 [12] Bin Shen, Bao-Di Liu, Qifan Wang, Elastic net regularized dictionary learning for image classification, Multimedia Tools and Applications, 75(15), 8861-8874, 2016 [SCI四区 通讯作者]

 [13] Xue Li, Bin Shen, Bao-Di Liu, Yu-Jin Zhang, A Locality Sensitive Low-Rank Model for Image Tag Completion, IEEE transaction on Multimedia, 18(3): 474-483, 2016 [SCI二区 通讯作者]

 [14] Xue Li, Yu-Jin Zhang, Bin Shen, Bao-Di Liu, Low-rank Image Tag Completion with Dual Reconstruction Structure Preserved, Neurocomputing, 173: 425-433, 2016 [SCI二区]

 [15] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Yu-Jin Zhang, Bin Shen, Learning dictionary on manifolds for image classification, Pattern Recognition, 46(7), 1879-1890, 2013 [ SCI 二区]

 [16] Bin Shen, Bao-Di Liu, Qifan Wang, Yi Fang, Jan P.Allebach, SP-SVM: Large Margin Classifier for Data on Multiple Manifolds, In Proceedings of the 29th AAAI, 2965-2971, 2015 [Top Conference in Artificial Intelligence]

 [17] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Yu-Jin Zhang, Martial hebert, Self-Explanatory Sparse Representation for Image Classification, In Proceedings of the 13rd ECCV, 600-616, 2014 [Top Conference in Computer Vision]

 [18] Bao-Di Liu, Bin Shen, Xue Li, Locality Sensitive Dictionary Learning for Image Classification, In Proceedings of the 22thICIP, 3807-3811, 2015 [CCF C]

 [19] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Yu-Jin Zhang, Yan-Jiang Wang, Blockwise Coordinate Descent Schemes for Sparse Representation. In Proceedings of the 39thICASSP, 5304-5308, 2014 [CCF B]


 ◎专利

 [1] 刘宝弟、王立、韩丽莎、王延江,基于核空间的线性鉴别稀疏表示分类器的设计方法. No. ZL 201610264895.9 国家发明专利 2019

 [2] 刘宝弟、王立、韩丽莎、王延江,基于核空间的分类聚集稀疏表示的人脸识别方法. No. ZL201610065827.X 国家发明专利 2017

 [3] 刘宝弟、王立、韩丽莎、王延江,基于核空间自解释稀疏表示的分类器设计方法. No. ZL201610070445.6 国家发明专利 2017

 [4] 王立,王延江,刘宝弟,一种基于拉普拉斯嵌入的图像分类词典学习方法和装置,No. ZL 201710447133.7 国家发明专利 2018