研究队伍
当前位置:首页 > 研究队伍 > 王 亮
王 亮    博士,研究员
王亮,男,1975年7月生,博士,研究员。现任中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副主任。1997、2000年于安徽大学电子工程与信息科学系获得学士、硕士学位,2004年于中国科学院自动化研究所获得模式识别与智能系统专业博士学位。2004-2005年英国帝国理工学院计算机系RA,2005-2007年澳大利亚莫纳什大学电子与计算机系统工程系RA,2007-2009年澳大利亚墨尔本大学计算机科学与软件工程系RF,2009-2010年英国巴斯大学讲师。2000年入选中科院“百人计划”回国任中科院自动化所研究员、博士生导师。获得奖项及荣誉称号包括:国际模式识别学会会士(IAPR Fellow 2014)、百人计划终期评估优秀(2015)、SCOPUS青年科学之星银奖(2011)、全国百篇优秀博士论文提名(2006)、中科院优博(2005)、北京市科学技术一等奖(2004)、中科院院长奖学金特别奖(2003)等。目前承担和参与的科研项目包括基金委面上项目、973计划等。
主要研究方向及内容

1、动态图像序列分析与理解
动态图像序列(或视频)的分析与理解有很多潜在的应用,比如视频监控、视频搜索等。重点面向监控应用,我们不仅要分析监控场景中的人是谁(身份)的问题,更要解决他或他们在执行什么活动(行为)的问题,同时也考虑被观察者的身高、性别、年龄、体态等属性的推理问题。目前的主要工作是复杂场景下基于人脸和步态的身份识别以及个体、群体的行为和事件分析的理论和系统研究。

2、图像视觉模式分析与理解
图像分类、检索和分割是图像模式分析与理解中三块重要的研究内容。图像分类是指判断图像中目标的类别或者场景类别,图像检索是指根据图像的表达来寻找与其相似的图像,图像分割是指找到图像中属于某个特定类别目标的像素。目前的主要工作是针对海量图片分析,实现图像分类、分割、检索和推荐等一体化的理论和系统研究。

3、模式分析基础理论和方法
大数据时代,我们面临海量、多源、异质的多模态数据(图像、视频、文本、语音等)分析与理解的问题;大规模数据应用中,标记数据耗时耗力,没有标记数据或仅有少量可获得的标记数据;图像、视频等数据表达通常具有高维特性等;深度学习近来在不同领域得到了很好的应用。考虑这些因素,在模式分析基础方面的主要工作是研究“大规模、多模态、弱/半/非监督、特征变换和选择、深度学习机制”等理论、方法和应用。

代表性论文

Wang, K.Y., He, R., Wang, L.*, Wang, W., Tan, T.N.(2016) Joint feature selection and subspace learning for cross-modal retrieval. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

Huang, Y., Wang, W.,Wang, L.* (2016) Unconstrained multimodal multi-label learning.IEEE Transactions on Multimedia.

Wang, L.*, Li, C. (2014) Spectrum-based kernel length estimation for Gaussian process classification.IEEE Transactions on Cybernetics 44(6): 805-816.

He, R.*, Tan, T.N.,Wang, L. (2014) Robust recovery of corrupted low-rank matrix by implicit regularizers.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence36(4): 770-783.

Huang, Y.Z.*, Wu, Z.F.,Wang, L., Tan, T.N. (2014) Feature coding in image classification: a comprehensive study.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 36(3): 493-506, 2014.

Wang, C., Zhang, J.P.*,Wang, L., Pu, J., Yuan, X.R.(2012) Human identification using temporal information preserving gait templates.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34(11): 2164-2176.

Wang, L.*, Leckie, C., Kotagiri, R., Bezdek, J. (2011) Approximate pairwise clustering for large datasets via sampling plus extension.Pattern Recognition 44(2): 222-235.

Wang, L.*,Geng, X., Bezdek, J.,Leckie, C.,Kotagiri,R. (2010) Enhanced visual analysis for cluster tendency assessment and data partitioning.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 22(10): 1401-1414. 

Wang, L.*, Suter, D. (2007) Learning and matching of dynamic shape manifolds for human action recognition.IEEE Transactions on Image Processing16(6): 1646-1661.

Wang, L.*, Tan, T.N., Ning, H.Z., Hu, W.M. (2004) Fusion of static and dynamic body biometrics for gait recognition.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology14(2): 149-158.

Wang, L.*, Tan, T.N., Ning, H.Z., Hu, W.M. (2003) Silhouette analysis based gait recognition for human identification.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 25(12): 1505-1518.

Wang, L.*, Hu,W.M., Tan, T.N. (2003) Recent developments in human motion analysis.Pattern Recognition36(3): 585-601.

实验室网址:http://www.cripac.ia.ac.cn/People/lwang/lwang.html
E-mail: wangliang@nlpr.ia.ac.cn
电话:010-82544643