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[所属栏目: 教师风采]

刘爽 副教授

发布人:admin     发布时间:2017-11-22 15:40:34 

E-mail: ls1665@sina.com    

1.个人简历

刘爽,副教授,硕士生导师。毕业于中国科学院自动化研究所,获工学博士学位。2016年入选天津市131创新型人才培养工程第三层次。主要研究方向为:数字图像处理,模式识别,计算机视觉,机器学习。

2.个人教学

主要讲授高等数学,模式识别,数字图像处理等。

3.科研成果

1)部分代表文章:

[1]. 第一作者, “Information Integration for Ground-based CloudClassification using Joint Consistent Sparse Coding in Heterogeneous SensorNetwork,” Signal Processing, vol. 126, no. 2016, pp. 165-172, 2016 (SCI 检索)    

[2].第一作者, “Ground-based Cloud Detection Using AutomaticGraph Cut,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (GRSL); vol. 12, no. 6, pp. 1342-1346, 2015;(SCI检索)

[3]. 第一作者, “Automatic Cloud Detection for All-sky Images UsingSuperpixel Segmentation,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (GRSL) , vol. 12, no. 2, pp.354-358, 2015; (SCI检索)

[4]. 第一作者, “Ground-basedCloud Classification using Weighted Local Binary Patterns,”Journalof Applied Remote Sensing (JARS); vol. 9, no. 1, Article ID 095062, Aug27, 2015; (SCI检索)    

[5].第一作者, “Learning Discriminative Features forGround-based Cloud Classification via Mutual Information Maximization,IEICE Transactions on Information and Systems; vol. E98-D, no.7, pp. 1422-1425,July 2015; (SCI检索)    

[6]. 第一作者, “Tensor Ensemble of Ground-based CloudSequences: its modeling, classification and synthesis,” IEEE Geoscience and RemoteSensing Letters (GRSL), vol. 10, no. 5, pp. 1190- 1194, 2013; (SCI 检索)

[7]. 第一作者, “SalientLocal Binary Pattern for Ground-based Cloud Classification,” Acta MeteorologicaSinica, vol. 27, no. 2, pp. 211-220, 2013; (SCI 检索)    

2)主要科研项目:

[1]. 主持融入时空关系联合判别学习的地基云图序列分类方法研究国家自然科学基金项目青年基金(61501327),2016.01-2018.12.    

[2]. 主持基于判别低秩张量词典学习的地基云图分类方法研究,天津市应用基础与前沿技术研究计划青年基金项目(15JCQNJC01700),2015.04-2018.03.    

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