刘昊

发布者:甘霖发布时间:2022-04-20浏览次数:3372

 

刘昊


博士讲师


常州大学

计算机与人工智能学院  阿里云大数据学院  软件学院

 

江苏常州 213164

E-MAIL: helenliuhao@cczu.edu.cn

 


 


 

 

 

教育背景:

2010.09-2014.07  北京工商大学 计算机与信息工程学院 电子科学与技术专业 工学学士

2014.09-2017.07  兰州理工大学电气工程与信息工程学院控制理论与控制工程专业工学硕士

2017.09-2021.07  兰州理工大学电气工程与信息工程学院模式识别与智能系统专业工学博士

工作履历:

2021.09-至今   常州大学计算机与人工智能学院,讲师

主授课程:

计算机组成原理

研究领域:

计算机视觉、图像增强、图像质量评价

学术成果:

Ø 发表论文

[1] Hao Liu, Ce Li, Dong Zhang, Yannan Zhou, Shaoyi Du. Enhanced image no-reference quality assessment based on color space distribution[J]. The Institution of Engineering and Technology Image Processing, 2020, 14(5): 807-817. (SCI: 000526816700001)

[2] Hao Liu, Ning Zhang, Sangang Jin, Dayou Xu, Weizhe Gao. Small sample color fundus image quality assessment based on gcForest[J]. Multimedia Tools and Applications, 2020:1-19. (SCI: 000557319900001)

[3] Hao Liu, Ce Li, Yuqi Wan, Yachao Zhang. Dust image enhancement algorithm based on color transfer[C]. The Chinese Conference on Computer Vision, 2017(771): 168-179. (EI:20175104549500)

[4] Hao Liu, Ce Li, Shengze Jia, Dong Zhang. Text detection for dust image based on deep learning[C]. The Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation, 2018: 754-759. (EI: 20183105631763)

[5] 李策, 刘昊, 陈晓雷, 潘峥嵘. 基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法[J]. 兰州理工大学学报, 2018, 44(4): 90-95. (核心期刊)

[6] Ce Li, Bing Lu, Yachao Zhang, Hao Liu, Yanyun Qu. 3D reconstruction of indoor scenes via image registration[J]. Neural Processing Letters, 2018(4): 1-24. (IF=1.787, SCI: 000451460500002)

[7] Ce Li, Xinyu Zhao, Hao Liu, Limei Xiao. Occlusion object detection via collaborative sensing deep convolution [C]. The Asian Conference on Pattern Recognition, 2017: 196-201. (EI: 20190506439432)

[8] Ce Li, Yuqi Wan, Shengze Jia, Hao Liu. Salient object detection based on HDCT and the prior boundary[C]. International Conference on Internet Multimedia Computing and Service, 2018: 15-19. (EI: 20184406015419)

[9] Ce Li, Yuqi Wan, Hao Liu. Salient object detection based on amplitude spectrum optimization[C].International Conference on Neural Information Processing, 2017: 457-466.(EI:20174804482148)

Ø 专利成果

[1] 基于生成对抗网络的自然图像目标材质视觉特征映射方法

[2] 一种基于深度森林分类的无参考图像质量评价方法

[3] 基于四元数小波变换深度视感知的图像注视点检测方法

[4] 基于特征空间统计信息映射的目标自适应隐藏方法

[5] 迁移学习特征金字塔网络对X-ray乳腺病灶图像检测方法


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