研究方向
人工智能、深度生成模型、视频和图像处理、信号分解理论及应用
个人简介
北京工业大学计算机学院教授、博士生导师,2011年博士毕业于中国科学院自动化研究所,2012和2014年分别在台湾中央研究院和美国哈佛大学任访问学者。在深度生成模型、低质量图像和视频处理、信号自适应分解理论及应用等领域开展研究工作,出版专著两部(科学出版社,清华大学出版社),牵头制订一项国家标准和一行公安行业标准。在Nature Communications, IJCV,IEEE T-II,IEEE T-SP,IEEE JBHI, Signal Processing,CVPR,ACM MM,ICASSP等国际主流期刊和会议中发表论文80余篇,主持3项国家自然科学基金项目和2项国家重点研发计划课题,担任中国感光学会青年理事、中国刑科协物证鉴定质量管理技术专委会常务委员。
教育简历
2007.09—2011.07,中国科学院,自动化研究所,博士
2001.09—2007.06,南京理工大学,计算机学院,本科、硕士
工作履历
2024.05—至今 北京工业大学,计算机学院,教授
2020.06—2024.05 南京理工大学,计算机学院,教授
2014.10—2020.05 中国科学院自动化研究所,副研究员
2011.07—2014.10 中国科学院自动化研究所,助理研究员
2014.04—2014.10 美国哈佛大学医学院(国家公派),访问学者
2012.09—2012.12 台湾中央研究院,资讯科学研究所,访问学者
学术兼职
中国感光学会,青年理事
中国刑事科学技术协会,物证鉴定质量管理技术专业委员会,常务委员
课程教学
本科生教学:
研究生教学:《深度学习与人工智能》
科研项目
1、国家自然科学基金项目、融合多模态学习的视频中深度伪造人脸取证技术研究(62172227)、2022/01-2025/12、58万、主持。
2、国家重点研发计划课题、基于大数据贝叶斯方法的伪造视频人像量化检验关键技术研究(2021YFF0602101)、2021/12-2024/11、340万,主持。
3、国家自然科学基金面上项目、基于算子的鲁棒的信号自适应分解算法研究及其应用(61571438)、2016/01-2019/12、68万、主持。
4、国家重点研发计划子课题、伪造图像分析检测与检验关键技术研究(2018YFC0807306-2)、2018/07-2021/06、106万、主持。
5、国家自然科学基金青年基金、混沌信号的自适应分解算法研究及其应用(61201375)、2013/01-2015/12、24万,主持。
6、国家高技术研究发展计划(863计划)子课题、面向视频侦查的视频内容可辨识度实时增强技术研究(2013AA014602)、2013/01-2015/12、120万、第二完成人(已获得公安部成果认定,本单位排名第一)。
7、国家重点研发计划课题、基于视频的动态生物特征识别与目标对象鉴定关键技术研究(2017YFC0803505)、2017/07-2020/06、751万、课题联系人(课题副组长)。
荣誉和获奖
2020年获公安部科学技术奖一等奖(排名第四,本单位第一)
2019年获中国感光学会青年科技奖
2019年获中国计算机学会(CCF)科技进步优秀奖
代表性研究成果
主要论文论著
[1]《警用影像处理技术手册》,胡晰远,科学出版社,2017.
[2]《小波与滤波器组设计:理论及其应用》,彭思龙、李保滨、胡晰远,清华大学出版社,2017.
[3]Yuan Wang, Chen Chen, Ning Zhang, Xiyuan Hu*. “WATCHER: Wavelet-Guided Texture-Content Hierarchical Relation Learning for Deepfake Detection”, International Journal of Computer Vision, 2024. (中科院1区,CCF-A,IF:19.5)
[4]Lingzhen Kong, Kangkang Liu, Xiyuan Hu*, Ning Zhang, et. al., “Gender Classification Based on Spatio-Frequency Feature Fusion of OCT Fingerprint Images in the IoT Environment”, IEEE Internet of Things Journal, 2024.(中科院1区,IF:10.6)
[5]Xiangrui Li, Dongxu Wei, Xiyuan Hu*, Liming Zhang, et. al., “Statistical guaranteed noisy tensor recovery by fusing low-rankness on all orientations in frequency–original domains”, Information Fusion, vol.106:102262, pp.1-16, 2024.(中科院1区,IF:18.6)
[6]Yuan Wang, Kun Yu, Chen Chen*, Xiyuan Hu, Silong Peng. “Dynamic Graph Learning with Content-guided Spatial-Frequency Relation Reasoning for Deepfake Detection”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023.(CCF-A,计算机视觉顶会)
[7]Zhenfeng Fan, Xiyuan Hu*, Chen Chen, Silong Peng. “A Landmark-free Approach for Automatic , Dense and Robust Correspondence of 3D Faces”, Pattern Recognition, vol.133:108971, 2023. (中科院1区,CAA-A,IF:8.0)
[8]Qiwei Xie, Xiyuan Hu*, Lei Ren, Zhao Sun. “A Binocular Vision Application in IoT: Realtime Trustworthy Road Condition Detection System in Passable Area”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol.19, pp.973-983, 2023. (中科院1区,CAA-A+,IF:12.3)
[9]Xiyuan Hu, Jingpeng Sun, Jingping Dong and Xuyun Zhang, "Auditory Receptive Field Net Based Automatic Snore Detection for Wearable Devices," IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 27(5): 2255-2263, 2023.(中科院1区,IF:7.7)
[10]Bin He, Yuxin Zhang, Lu Zhao, Zhenwen Sun, Xiyuan Hu, Yanrong Kang, Lei Wang, Zhihui Li, Wei Huang, Zhigang Li, Guidong Xing, Feng Hua, Chengming Wang, Ping Xue* & Ning Zhang*. “Robotic-OCT guided inspection and microsurgery of monolithic storage devices”. Nature Communications, vol. 14, 5701, 2023.(Nature子刊,IF:16.6)
[11]Zhihui Li, Yao Liu, Xiyuan Hu*, Guiqiang Wang. “A new uniform framework of source attribution in forensic science”. Nature: Humanit Soc Sci Commun, vol.9, 260, 2022. (Nature子刊,SCI&SSCI)
[12]Xiyuan Hu, Zhenfeng Fan, Xu Jia, et al., “Towards effective learning for face super-resolution with shape and pose perturbations”, Knowledge-based Systems, vol.220:106938, 2021.(中科院1区,CAA-A,IF:8.8)
[13] Xiyuan Hu, Silong Peng, Baokui Guo, Pengcheng Xu, “Accurate AM-FM Signal Demodulation and Separation using Nonparametric Regularization Method”, Signal Processing, vol.186, pp.108131, 2021.(中科院2区,IF:4.4)
[14] Hao Dou, Chen Chen, Xiyuan Hu*, et al., “PCA-SRGAN: Incremental Orthogonal Projection Discrimination for Face Super-resolution”, ACM Multimedia Conference (ACM MM), 2020.(CCF-A,多媒体顶会)
[15] Zhenfeng Fan, Xiyuan Hu*, Silong Peng, Chen Chen, "Boosting Local Shape Matching for Dense 3D Face Correspondence", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.10936-10946, 2019. (CCF-A,计算机视觉顶会)
[16]Zhenfeng Fan, Xiyuan Hu*, Silong Peng, Chen Chen, "Dense Semantic and Topological Correspondence of 3D Face without Landmarks", European Conference on Computer Vision (ECCV), pp.541-558, 2018.(CCF-B,计算机视觉顶会)
[17]Xiyuan Hu, Silong Peng, Wen-Liang Hwang, "Adaptive Integral Operators for Signal Separation," IEEE Signal Processing Letters, vol.22(9):1383-1387, 2015. (中科院2区,IF:3.9)
[18]Xiyuan Hu, Silong Peng, Wen-Liang Hwang. "An integral operator based adaptive signal separation approach", International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2013.(CCF-B,信号处理顶会)
[19]Xiyuan Hu, Silong Peng, Wen-Liang Hwang, "EMD Revisited: A New Understanding of the Envelope and Resolving the Mode-Mixing Problem in AM-FM Signals," IEEE Transactions on Signal Processing, vol.60(3):1075-1086, 2012.(中科院2区top,CAA-A,IF:5.4)
[20]Xiyuan Hu, Weiping Xia, Silong Peng and Wen-Liang Hwang, "Multiple component predictive coding framework of still images," IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp. 1-6, 2011. (CCF-B)
全部论文详见:https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=sRqEa8wAAAAJ