网络空间安全学院

英文站|

院外导师
当前位置:    首页 > 院外导师名单 > 导师个人简介 >    正文
卿粼波

日期:2021-08-03                   来源:                   作者:               关注:

卿粼波

职称/职务:副教授

电子邮件:qing_lb@scu.edu.cn

研究方向:人工智能与计算机视觉,多媒体信息安全,开源情报与大数据分析

  • 个人简介

卿粼波,男,副教授,博士生导师。2003年毕业于四川大学电子信息学院,获电子信息科学与技术专业学士学位。于2008年在四川大学电子信息学院获通信与信息系统专业工学博士学位。挪威阿哥德大学(2011/02-2011/08)、意大利都灵理工大学(2011/09-2012/02)、美国密苏里大学哥伦比亚分校(2012/12-2013/12)访问学者。主要从事人工智能与计算机视觉、多媒体信息安全、开源情报大数据分析、图像/视频通信等方面的理论及应用研究。四川省电子学会青年人才委员会委员,IEEE会员,中国电子学会会员。担任多个国际国内会议的Session Chair和TPC,IEEE Transactions on Image Processing,IEEE Transactions on Multimedia, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology等国际学术期刊的审稿人。

  • 教学科研及获奖情况

主持或参与包括国家自然科学基金面上项目/青年基金项目/国际(地区合作与交流项目)、欧盟FP-7项目、四川省科技厅科研项目、成都市重大科技应用示范项目及企事业合作项目等20余项,涉及多媒体信息挖掘与安全传输、网络舆情分析与开源数据挖掘、人工智能与大数据应用、基于多媒体的公共空间安全态势挖掘等领域。在近年内发表学术论文60余篇,其中被SCI收录20余篇,申请并受理发明专利30余项(获授权中国专利8项,美国专利1项)。主讲《图像通信》、《微机原理与接口技术》、《数字信息技术专业实验》等课程,参与编写教材两部(含“十一五规划教材”一部)。

  • 近年主持的部分科研项目

  1. 国家自然科学基金面上项目,61871278,面向城市公共空间规划的视频分析及活力量化预测研究,2019/01-2022/12。

  2. 四川省科技厅国际科技合作与交流研发项目,2018HH0143,基于群体感知的城市公共安全监测与预警关键技术研究,2018/07-2021/06。

  3. 四川省教育厅科研项目,18ZB0355,面向城市感知的视频分析关键技术研究,2018/01-2018/12。

  4. 四川大学优秀青年学者科研基金,基于云转码的低功耗隐私保护视频通信关键技术研究,2015SCU04A11,2015/01-2017/12。

  5. 国家自然科学基金青年基金项目,61201388,面向WMSN分布式多视点视频编码及鲁棒传输关键技术研究,2013/01-2015/12。

  • 近年代表性论文著作

  1. Qing L, Li L, Wang Y, Cheng Y, Peng Y. SRR-LGR: Local–Global Information-Reasoned Social Relation Recognition for Human-Oriented Observation[J]. Remote Sensing. 2021; 13(11):2038. (SCI)

  2. Gao, J,Qing L,Li L, Cheng Y, Peng Y. Multi-scale Features based Interpersonal Relation Recognition using Higher-order Graph Neural Network[J]. Neurocomputing, 2021. (SCI)

  3. Su J , He X ,Qing L, et al. A Novel Social Distancing Analysis in Urban Public Space: A new Online Spatio-Temporal Trajectory Approach[J]. Sustainable Cities and Society, 2021, 68(3):102765.(SCI)

  4. Xu S ,Qing L, Han L, et al. A New Remote Sensing Images and Point-of-Interest Fused (RPF) Model for Sensing Urban Functional Regions[J]. Remote Sensing, 2020, 12(6):1032.(SCI)

  5. Luo X , He X ,Qing L, et al. EyesGAN: Synthesize human face from human eyes[J]. Neurocomputing, 2020, 404.(SCI)

  6. Liu L, He X, Liu L,Qing L, Fang Y, Liu J. Capturing the Symptoms of Malicious Code in Electronic Documents by File’s Entropy Signal Combined with Machine Learning[J]. Applied Soft Computing, 2019, 82: 105598.(SCI)

  7. Lin H , He X ,Qing L, et al. Improved Low-Bitrate HEVC Video Coding Using Deep Learning Based Super-Resolution and Adaptive Block Patching[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2019, 21(12):3010-3023.

  8. Jia Y ,Qing L, Zeng W . High-Order Statistical Modeling Based on Decision Tree for Distributed Video Coding and Xiaohai He[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2018, PP(99):1-1. (SCI)

  9. Yang H ,Qing L, He X , et al. Scalable Distributed Video Coding for Wireless Video Sensor Networks[J]. IEICE Transactions on Information & Systems, 2018, 101(1):20-27.

  10. Qing L, Zeng W . Context-Adaptive Modeling for Wavelet-Domain Distributed Video Coding[J]. IEEE Multimedia, 2014, 21(4):84-93.

关闭