计算机与信息工程学院

王大寒(副院长)


技术职称: 研究员

所获学位: 博士/中科院自动化所

研究方向: 模式识别、计算机视觉、深度学习

电子邮箱: wangdh AT xmut.edu.cn

职务:计算机与信息工程学院副院长

福建省模式识别与图像理解重点实验室主任


个人简介:

王大寒 男,1983年,研究员/博士,硕士生导师,现任计算机与信息工程学院副院长、福建省模式识别与图像理解重点实验室主任、厦门市智慧交通诱导工程技术研究中心执行主任,福建省高层次人才C类、厦门市高层次人才B类。2012年博士毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,师从刘成林研究员(现为国家重点实验室主任)。王大寒长期从事模式识别和计算机视觉方面的研究,在模式识别、目标检测与分割、深度学习、数字病理图像分析等方面进行了深入研究。目前主持国家自然科学基金面上项目1项、福建省高校产学合作项目1项,参与国家自然科学基金面上项目2项(均排名第二)。近三年主持横向课题经费近150万元,主持并完成国家自然科学基金青年项目 1项、国家工信部智能制造重点项目子课题1项、2015CCF-腾讯犀牛鸟基金项目1项、中国博士后科学基金面上项目1项、模式识别国家重点实验室开放课题1项。近几年发表SCI/EI检索学术论文30多篇,申请或获得国家发明专利10余项。获得2018年度厦门市科技进步二等奖1项、2019年度厦门市科技进步三等奖1项,基于深度学习的图像分析与理解在病理诊断中的应用获得2019年省级技术创新重大项目。

教育背景:

·2006/09 - 2012/07,中国科学院自动化研究所,模式识别国家重点实验室、模式识别与智能系统专业,工学博士

·2002/09 - 2006/07,北京航空航天大学,自动化与电气工程学院、自动控制专业,工学学士


工作经历:

·2020/7 – 至今,厦门理工学院,计算机与信息工程学院副院长(分管科研)

·2019/6 – 至今,福建省模式识别与图像理解重点实验室主任

·2014/12 - 至今,厦门理工学院,计算机与信息工程学院,副研究员

·2012/08 - 2014/11,厦门大学信息学院,计算机系,博士后


学术成就:

近年来承担的主要科研项目:

[1] 邮轮薄板分段模块化智能制造新模式:人工智能技术应用,国家工信部智能制造重点项目子课题1项,2018/01-2020/1272万元,项目负责人

[2] 基于交互式主动学习的病理图像辅助诊断平台研发,福建省科技计划项目-高校产学合作项目,2021/08 – 2024/0840万元,项目负责人

[3] 基于上下文主动学习的交互文档识别方法研究,国家自然科学基金面上项目/617733252018/01-2021/1265万元,项目负责人

[4] 基于交互模式识别的文档识别方法研究,福建省自然科学基金面上项目/2018J01574, 2018/04-2021/048万元,项目负责人,已结题

[5] 基于深度学习的病理图像分析研究,横向合作课题(合作方:麦克奥迪(厦门)医疗诊断系统有限公司)2017/06-2018/0650万元,项目负责人

[6] 宫颈癌病理影像人工智能辅助分析系统,横向合作课题(合作方:麦克奥迪(厦门)医疗诊断系统有限公司)2019/06-2020/1230万元,项目负责人

[7] 基于交互式识别的中文古籍文档电子化方法研究,模式识别国家重点实验室开放课题, 2017/01/01-2018/12/31 4万元,项目负责人

[8] 海量移动对象情境查询与分析预测关键问题研究,国家自然科学基金面上项目, 2017/01/01-2020/12/3163万元,项目参与人(排名第2

[9] 大规模自然场景图像文字注与整理,横向合作课题(合作方:中科院自动化所刘成林研究员)2017/01-2018/015万元,项目负责人

[10] 印刷手写混合文档及中文古籍文档数据收集与标定,横向合作课题(合作方:中科院自动化所刘成林研究员)2016/06-2017/0620万元,项目负责人

[11] 脱机中文手写数据与中文籍文档数据收集与标定,横向合作课题(合作方:中科院自动化所刘成林研究员)2016/07-2017/0720万元,项目负责人

[12] 基于弱监督学习的中文古籍识别方法研究/61573355,国家自然科学基金面上项目, 2016/01/01-2019/12/3167万元,项目参与人(第一合作者,合作单位:中国学院自动化研究所殷飞博士)

[13] 基于概率图模型的文档二值化方法研究,厦门理工学院高层次人才项目,2015/12 2018/1110万元,项目负责人

[14] 低质量图像中字符识别关键技术研究,2015 CCF-腾讯犀牛鸟基金项目,2015/10 2016/1210万元,项目负责人

[15] 基于多信息融合的自然场景图像中的文本检测和识别方法研究,国家自然科学基金青年项目,2014/01-2016/1225万元,项目负责人

[16] 基于多信息融合的图像视频文本检测和识别方法研究,第五十二批中国博士后科学基金面上项目,2012/08-2014/085万元,项目负责人


科研奖励

[1] 基于深度学习的图像分析与理解在病理诊断中的应用,2019年福建省省级技术创新重大项目,排第1

[2] 城市物联智慧停车平台2019年度厦门市科技进步三等奖,排第1

[3] 基于双模通信的智能路灯管控系统研发及应用2018年度厦门市科技进步二等奖,排第3


专业竞赛奖励

[1] 2019年(第12届)中国大学生计算机设计大赛(人工智能挑战赛) - 肿瘤分级与分期挑战赛,国家二等奖,指导教师

[2] 2020年第九届中国软件杯大学生软件设计大赛-视频全量目标分析和建模,国家二等奖,指导教师

[3] 23届医学图像计算与计算机辅助介入国际会议(MICCAI 2020) 内窥镜白内障分割子挑战三,国际第三名,团队leader

[4] 第二届中国模式识别与计算机视觉大会(PRCV2019)大田作物病害图像识别技术挑战赛,二等奖,指导教师

[5] 2019首届福建省研究生人工智能学科竞赛-声纹识别赛道,省一等奖,指导教师


近年来发表的代表性学术论著与专利:

[1] 王大寒,叶海礼,王继伟,朱晨雁,陈思,朱顺痣,一种基于域对抗自监督学习的病理图像分割方法,申请号:202110621825.5,申请日期:2021.06.04

[2] 王大寒,叶海礼,李建敏,朱顺痣,朱晨雁,一种基于图卷积网络的数字病理图像的分割与分类方法,申请号:202010155023.5,申请日期:2020.03.09

[3] 王大寒,叶海礼,李建敏,朱顺痣,朱晨雁,一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法,申请号:202010651956.3,申请日期:2020.07.08

[4] 王大寒,叶海礼,朱晨雁,李建敏,朱顺痣,一种基于点标注的弱监督腺体实例分割方法,申请号:202011144599.8,申请日期:2020.10.23

[5] 王大寒,叶海礼,周永杰,周伟,朱顺痣,王驰明,胡丽,俞峰,一种基于目标检测技术的工业焊接缺陷检测方法,申请号:202010525671.5,申请日期:2020.06.10

[6] 王大寒,胡丽,王驰名,叶海礼,俞峰,周伟,周永杰,朱顺痣,基于语义分割的工业焊接图像缺陷的检测方法,申请号:202010525675.3,申请日期:2020.06.10

[7] 王大寒,黄智财,陈坤泽,黄占秋,吴岳峰,周伟,吴芸,朱顺痣,基于图神经网络的文档图像关键信息提取及匹配方法,申请号:202011328157.9,申请日期:2020.11.24

[8] 陈思,赖心瑜,王大寒,朱顺痣,吴芸,基于深度双路径学习网络的人脸属性识别,申请号:202010829155.1,申请日期:2020.08.18

[9] 陈思,朱顺痣,吴芸,王大寒,陈敏,在线多示例学习目标跟踪方法、终端设备及存储介质,专利号:ZL201910022615.7,授权日期:2021.01.26

[10] 朱顺痣,刘利钊,王大寒,王琰,一种基于自动深度置信网络的门诊量预测方法及系统,专利号:ZL201610858464.5,授权日期:2018.05.04

[11] 王菡子,王大寒,一种基于贝叶斯概率框架的场景文本识别方法,专利号:ZL201410238427.5,授权日期:2018.06.19

[12] 王菡子,王大寒,章冬,一种基于稀疏编码特征的场景文本识别方法,专利号:ZL201410184072.6,授权日期:2018.11.02

[13] 刘成林王大寒,一种联机手写句子实时识别方法,中国,授权号:ZL201010175627.2,授权日期2012.02.15.

[14] Da-Han Wang, Jianmin Li, Shunzhi Zhu: Few-labeled visual recognition for self-driving using multi-view visual-semantic representation. Neurocomputing 428: 361-367 (2021)

[15] Da-Han Wang, Jianmin Li, Shunzhi Zhu: Detecting urban hot regions by using massive geo-tagged image data. Neurocomputing 428: 325-331 (2021)

[16] Da-Han Wang, Wei Zhou, Jianmin Li, Yun Wu, Shunzhi Zhu: Exploring Misclassification Information for Fine-Grained Image Classification. Sensors 21(12): 4176 (2021)

[17] Chunjie Zhang, Da-Han Wang, Haisheng Li: Discriminative semantic region selection for fine-grained recognition. J. Vis. Commun. Image Represent. 77: 103084 (2021)

[18] Chunjie Zhang, Da-Han Wang: Exploring the Prediction Consistency of Multiple Views for Transductive Visual Recognition. IEEE Signal Process. Lett. 28: 668-672 (2021)

[19] Zimin Tian, Si Chen, Da-Han Wang, Junwen Lu: A Survey of Person Re-identification Based on Deep Learning. ICCPR 2021: 36-42

[20] Guoqiang Zhong, Wei Gao, Yongbin Liu, Youzhao Yang, Da-Han Wang, Kaizhu Huang: Generative adversarial networks with decoder-encoder output noises. Neural Networks 127: 19-28 (2020)

[21] Da-Han Wang, Fei Yin, Jin-Wen Wu, Yu-Pei Yan, Zhi-Cai Huang, Gui-Yun Chen, Yao Wang, Cheng-Lin Liu: ICFHR 2020 Competition on Offline Recognition and Spotting of Handwritten Mathematical Expressions - OffRaSHME. ICFHR 2020: 211-215

[22] Zheng-Yu Zhu, Fei Yin, Da-Han Wang: Attention Combination of Sequence Models for Handwritten Chinese Text Recognition. ICFHR 2020: 288-294

[23] Hui Ye, Zhiyu Chen, Da-Han Wang, Brian D. Davison: Pretrained Generalized Autoregressive Model with Adaptive Probabilistic Label Clusters for Extreme Multi-label Text Classification. ICML 2020: 10809-10819

[24] Si Chen, Yuanyuan Shen, Yan Yan, Dahan Wang, Shunzhi Zhu: Cholesky Decomposition-Based Metric Learning for Video-Based Human Action Recognition. IEEE Access 8: 36313-36321 (2020)

[25] Wei Weng, Dahan Wang, Chin-Ling Chen, Juan Wen, Shunxiang Wu: Label Specific Features-Based Classifier Chains for Multi-Label Classification. IEEE Access 8: 51265-51275 (2020)

[26] Haili Ye, Da-Han Wang*, Jianmin Li, Shunzhi Zhu, Chenyan Zhu, Improving Histopathological Image Segmentation and Classification Using Graph Convolution Network, ICCPR 2019.


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