师资队伍

胡晰远

电话:

E-mail:huxiyuan@bjut.edu.cn

通讯地址:北京市朝阳区平乐园100号 北京工业大学 软件楼

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

北京工业大学信息学部教授、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

2007.092011.07,中国科学院,自动化研究所,博士

2001.092007.06,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,信息学部,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)、2022/01-2025/1258万、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)、2021/12-2024/11340万,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