北京交通大學計算機與信息技術學院研究生導師：馮松鶴

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個人履歷

馮松鶴 Songhe Feng

職 稱：教授

學 位：博士

郵 箱：shfeng@bjtu.edu.cn

辦公電話：

個人主頁：faculty.bjtu.edu.cn/8407/

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教育經歷：

2003.09 - 2009.01 北京交通大學, 計算機與信息技術學院, 計算機應用技術專業, 博士, 導師：須德 教授

1999.09 - 2003.06 北京交通大學, 計算機與信息技術學院, 計算機科學與技術專業, 學士

工作經歷：

2017.12 - 至今 北京交通大學，計算機與信息技術學院，教授

2017.09 - 2017.12 德國德累斯頓工業大學，計算機科學系，國家公派訪問學者

2013.10 - 2014.10 美國密歇根州立大學，計算機科學與工程系，國家公派訪問學者

2012.12 - 2017.11 北京交通大學，計算機與信息技術學院，副教授

2011.01 - 2012.11 北京交通大學，計算機與信息技術學院，講師

2009.04 - 2010.12 北京交通大學，計算機與信息技術學院，師資博士后

研究方向

大規模圖像及視頻語義內容理解;

機器學習及在多媒體信息處理中的應用;

發表論文和著作

代表性論文：

Songhe Feng, Zheyun Feng, Rong Jin. Learning to Rank Image Tags with Limited Training Examples. IEEE Trans. on Image Processing, 24(4), pp. 1223-1234, 2015. (SCI, CCF A類)

Songhe Feng, Congyan Lang, Jiashi Feng, Jiebo Luo. Human Facial Age Estimation by Cost Sensitive Label Ranking and Trace Norm Regularization. IEEE Trans. on Multimedia, 19(1), pp. 136-148, 2017. (SCI, CCF B類)

Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Graph Matching with Adaptive and Branching Path Following. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017. (SCI, CCF A類, Online First)

Congyan Lang, Jiashi Feng, Songhe Feng, Jingdong Wang, Shuicheng Yan. Dual Low-Rank Pursuit: Learning Salient Features for Saliency Detection. IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems, 27(6), pp. 1190-1200, 2016. (SCI, CCF B類)

Songhe Feng, Congyan Lang, Bing Li. Towards Relevance and Saliency Ranking of Image Tags. ACM Multimedia, pp.917-920, 2012. (CCF A類)

Bing Li, Songhe Feng. Scaring or pleasing: exploit emotional impact of an image. ACM Multimedia, pp.1365-1366, 2012. (CCF A類)

Chenjing Yan, Congyan Lang, Songhe Feng. Facial Age Estimation Based on Structured Low-rank Representation. ACM Multimedia, pp. 1207-1210, 2015. (CCF A類)

Zheyun Feng, Songhe Feng, Rong Jin. Image Tag Completion by Noisy Matrix Recovery. ECCV, pp. 424-438, 2014. (CCF B類)

圖像標注等相關領域:

Songhe Feng, Zheyun Feng, Rong Jin. Learning to Rank Image Tags with Limited Training Examples. IEEE Trans. on Image Processing, 24(4), pp. 1223-1234, 2015. (SCI, CCF A類)

Songhe Feng, Congyan Lang, Jiashi Feng, Jiebo Luo. Human Facial Age Estimation by Cost Sensitive Label Ranking and Trace Norm Regularization. IEEE Trans. on Multimedia, 19(1), pp. 136-148, 2017. (SCI, CCF B類)

Songhe Feng, Congyan Lang. Graph Regularized Low-rank Feature Mapping for Multi-label Learning with Application to Image Annotation. Multidimensional Systems and Signal Processing, 2017. (SCI, Online First)

Yanan Dong, Congyan Lang, Songhe Feng(通訊作者). General Structured sparse learning for human facial age estimation. Multimedia Systems, 2017. (SCI, CCF C類, Online First)

Xiaoying Wang, Songhe Feng(通訊作者), Congyan Lang. Semi-supervised dual low-rank feature mapping for multi-label image annotation. Multimedia Tools and Applications, 2018. (SCI, CCF C類, Online First)

Songhe Feng, Weihua Xiong. Hierarchical sparse representation based multi-instance semi-supervised learning with application to image categorization. Signal Processing, 94(1), pp.595-607, 2014. (SCI, CCF C類)

Songhe Feng, De Xu. Attention-driven Salient Edge(s) and Region(s) Extraction with Application to CBIR. Signal Processing, 90(1), pp.1-15, Jan.2010. (SCI, CCF C類)

Songhe Feng, De Xu. Transductive Multi-Instance Multi-Label Learning Algorithm with Application to Automatic Image Annotation. Expert Systems with Applications, 37(1), pp. 661-670, Jan.2010. (SCI, CCF C類)

Congyan Lang, Songhe Feng. Supervised sparse patch coding towards misalignment-robust face recognition. Journal of Visual Communication and Image Representation, 24(2): 103-110, 2013. (SCI, CCF C類)

Chenjing Yan, Congyan Lang, Songhe Feng. Facial Age Estimation Based on Structured Low-rank Representation. ACM Multimedia, pp. 1207-1210, 2015. (CCF A類)

Zhu Teng, Junliang Xing, Qiang Wang, Congyan Lang, Songhe Feng. Robust Object Tracking based on Temporal and Spatial Deep Networks. ICCV, pp.1153-1162, 2017. (CCF A類)

社群圖像語義標簽過濾等相關領域：

Songhe Feng, Congyan Lang, Bing Li. Towards Relevance and Saliency Ranking of Image Tags. ACM Multimedia, pp.917-920, 2012. (CCF A類)

Zheyun Feng, Songhe Feng, Rong Jin. Image Tag Completion by Noisy Matrix Recovery. ECCV, pp. 424-438, 2014. (CCF B類)

Songhe Feng, Congyan Lang, De Xu. Beyond Tag Relevance: Integrating Visual Attention Model and Multi-Instance Learning for Tag Saliency Ranking. In: Proc of. ACM International Conference on Image and Video Retrieval (ACM CIVR2010), pp.288-295, 2010. (CCF B類)

Songhe Feng, Congyan Lang, Hongzhe Liu, Xiankai Huang. Adaptive All-Season Image Tag Ranking by Saliency-Driven Image Pre-Classification. Journal of Visual Communication and Image Representation, 24(7), pp.1031-1039. 2013. (SCI, CCF C類)

Songhe Feng, Hong Bao. Combining visual attention model with multi-instance learning for tag ranking. Neurocomputing, 74(2011). 3619-3627. (SCI, CCF C類)

Bing Li, Songhe Feng. Scaring or pleasing: exploit emotional impact of an image. ACM Multimedia,pp.1365-1366, 2012. (CCF A類)

圖像顯著性檢測等相關領域：

Congyan Lang, Jiashi Feng, Songhe Feng, Jingdong Wang, Shuicheng Yan. Dual Low-Rank Pursuit: Learning Salient Features for Saliency Detection. IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems, 27(6), 1190-1200, 2016. (SCI, CCF B類)

Zun Li, Congyan Lang, Songhe Feng, Tao Wang. Saliency Ranker: A New Salient Object Detection Method. Journal of Visual Communication and Image Representation, 50(1), pp. 16-26, 2018. (SCI, CCF C類)

Honglin Quan, Songhe Feng, Baifan Chen. Two Birds with One Stone: A Unified Approach to Saliency and Co-Saliency Detection via Multi-Instance Learning. IEEE Access, 2017. (SCI)

圖匹配算法等相關領域：

Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Graph Matching with Adaptive and Branching Path Following. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017. (SCI, CCF A類, Online First)

Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Symmetry-Aware Graph Matching. Pattern Recognition, 60, pp. 657-668, 2016. (CCF B類)

Tao Wang, Hua Yang, Congyan Lang, Songhe Feng. An error-tolerant approximate matching algorithm for labeled combinatorial maps. Neurocomputing, 156(25). 211-220, 2015. (SCI, CCF C類)

科研項目及獲獎情況

科研項目：

(new) 國家自然科學基金面上項目：弱監督學習框架下大規模圖像語義理解關鍵技術研究，2019-2022.

1. 國家自然科學基金面上項目：海量社群圖像語義理解關鍵技術研究，2015--2018.

2. 北京市自然科學基金面上項目：基于上下文語義的社群圖像語義理解關鍵技術研究, 2016-2018.

3. 國家自然科學基金青年基金：基于視覺認知理論的圖像層次化語義理解研究, 2012-2014.

4. 基本科研業務費：基于上下文的圖像語義理解關鍵技術研究，2014--2015.

5. 其它部市：社群圖像語義理解，2013--2014.

6. 國家自然科學基金：基于上下文感知的互聯網社群圖像語義理解，2013--2016.

7. 人才基金：基于Web圖像搜索和視覺注意力機制的標簽排序算法研究，2012--2014

8. 博士點基金：面向視覺感知的圖像層次化語義理解研究，2012---2014.

9. 其它：基于多示例多標記學習的圖像自動標注及分類算法研究，2012-2013.

10. 基本科研業務費：海量圖像語義標注及情感分類算法研究，2011-2014.

11. 其它部市：基于視覺認知理論的圖像語義標注及多標記排序算法研究，2010-2012.

12. 教育部：基于視覺認知理論的圖像層次化語義理解研究，2010--2011.

13. 國家自然科學基金“面上”：基于視覺感知的中國書畫圖像語義自動分類研究，2010--2012-

14. 基本科研業務費：基于視知覺的圖像層次化語義標注算法研究，2009-2012.

15. 其它部市：基于顏色認知的圖像層次化語義標注算法研究，2010-2011.

獲獎情況：

[1] 入選2015-2017年度北京交通大學青年英才計劃II類;

[2] 2011年度，北京交通大學握奇獎教金;

[3] 2010年度，計算機與信息技術學院教學基本功比賽一等獎;

授課及指導研究生

本人擬于2019年度招收1名博士研究生(直接攻讀博士/碩博連讀/公開招考)，2-3名學術型碩士研究生(公開招考)，研究方向包括但不限于：機器學習算法及其在多媒體內容分析中的應用。

感興趣的同學請與我郵件聯系!

在讀學生:

呂庚育 (博士研究生, 2018-)

孫利娟 (博士研究生, 2017-)

權洪林 (碩士研究生, 2016-)

黃文英 (碩士研究生, 2016-)

葉 蘋 (碩士研究生, 2017-)

黃維雪 (碩士研究生, 2017-)

李子薇 (碩士研究生, 2018-)

孫 悅 (碩士研究生, 2018-)

劉 燕 (碩士研究生, 2018-)

李艷青 (碩士研究生, 2018-)

季玲玲 (碩士研究生, 2018-)

已畢業學生:

謝延濤 (碩士 2014), 國家電網

羅驍原 (碩士 2016), 中航信

邢妍妍 (碩士 2016), 光明日報

翟昱昊 (碩士 2016), 京東方集團

李敬偉 (碩士 2017), 航天三院

孫 健 (碩士 2017), 德勤集團

王曉瑩 (碩士 2018，校級優秀碩士論文獲得者), 中國建設銀行

本科生課程：

高級語言程序設計;

JAVA語言程序設計;

多媒體應用基礎;

研究生課程：

基于學習的多媒體內容分析;

機器視覺基礎;

視覺認知與視覺媒體計算;