Dong Liang

Lecturer   Supervisor of Master's Candidates

Gender:Male

Alma Mater:日本北海道大学

Education Level:日本北海道大学

Degree:Doctoral Degree in Engineering

School/Department:College of Computer Science and Technology

Business Address:计算机学院204

E-Mail:


Educational Experience

2004.9 -- 2008.7

兰州大学       通信工程       University graduated       Bachelor's Degree in Engineering

Profile:


IEEE信号处理学会、IEEE智能交通学会、ACM、中国计算机学会、江苏省人工智能学会会员。

中国生物特征识别大会CCBR 2016-2021组委会委员,获CCBR2021中国生物特征识别大会"杰出贡献奖"。

与中国工程物理研究院、阿里达摩院、华为、南瑞、vivo、英国莱斯特大学、日本北海道大学、日本产业技术综合研究院等机构有长期研究合作。

为人工智能领域重要国际期刊IEEE TIP、IEEE TIM、IEEE TITS、IEEE THMS、PR、CVIU、MVA以及国际会议ICCV、AAAI、AVSS、ICPR、ACCV等审稿人。

为中国电科32所、南数运筹研究院、中国工程物理研究院等提供机器视觉技术指导,为华录杯SEED江苏大数据开发与应用大赛提供赛题设计。

博士期间曾获ISOT光机电国际会议唯一“Best Student Paper Award”及日本北海道大学青年研究者联合会年度“优秀研究奖”。


研究方向:

计算机视觉与机器学习理论与应用--视频图像的高层语义理解;动态场景建模与运动分析;恶劣成像增强与模型交互。


发表学术论文,出版专著情况:

在IEEE Transactions on Image Processing、Pattern Recognition、Singnal Processing、Neurocomputing、IET Image Processing、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology及ICME、ICASSP、ICPR、ICIP、AVSS等国际期刊和会议上发表论文20余篇,公开发明专利10余项。

·        学术论文 (*为通信作者)

[1]     D Liang*, B Kang, X Liu, Cross-scene Foreground Segmentation with Supervised and Unsupervised Model Communication, Pattern Recognition, 2021 中科院一区 IF=7.2  CCF-B 期刊

[2]     B Kang, D Liang*, W Ding, H Zhou, Grayscale-Thermal Tracking via Inverse Sparse Representation-Based Collaborative Encoding, IEEE Transactions on Image Processing, 2020 中科院一区IF=9.3  CCF-A 期刊

[3]     B Kang, WP Zhu, D Liang*, M Chen, Robust Visual Tracking via Nonlocal Regularized Multi-View Sparse Representation, Pattern Recognition, 2019 中科院一区 IF=7.2 CCF-B 期刊

[4]     D Liang*, M Hashimoto, K Iwata, X Zhao, Co-Occurrence Probability-Based Pixel Pairs Background Model For Robust Object Detection In Dynamic Scenes, Pattern Recognition, 2015 中科院一区 IF=7.2 CCF-B 期刊

[5]     S Xiang, D Liang*, S Kaneko, H Asano, Robust Defect Detection in 2D Images Printed on 3D Micro-Textured Surfaces by Multiple Paired Pixel Consistency In Orientation Codes, IET Image Processing, 2020 IF=2.0  CCF-C 期刊

[6]     D Liang* J Pan, H Sun, H Zhou, Spatio-Temporal Attention Model for Foreground Detection in Cross-Scene Surveillance Videos, Sensors, 2019        IF=3.3

[7]     D Liang* J Pan, Y Yu, H Zhou, Concealed Object Segmentation in Terahertz Imaging via Adversarial Learning, Optik, 2019 IF=2.2

[8]     B Kang, D Liang*, Z Yang, Robust Visual Tracking via Global Context Regularized Locality-Constrained Linear Coding, Optik, 2019  IF=2.2

[9]     D Liang, S Kaneko* M Hashimoto, K Iwata, Robust Object Detection in Severe Imaging Conditions using Co-occurrence Background Model, International Journal of Optomechatronics, 2014 IF=1.6

[10] D Liang, S Kaneko* Y Satoh, A Robust Appearance Model and Similarity Measure for Image Matching, Journal of Robotics and Mechatronics, 2015 EI 期刊

[11] 梁栋*,高赛等,结合核相关滤波器和深度学习的运动相机中无人机目标检测,航空学报2020    航空类中文期刊排名第一 EI 期刊

[12] 梁栋*,刘昕宇等,动态背景下基于自更新像素共现的前景分割,浙江大学学报2020 EI 期刊

[13] P Gao*, W Xiang, D Liang, Texture-Distortion-Constrained Joint Source-Channel Coding of Multi-View Video Plus Depth-Based 3D Video, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2018       JCR一区 IF=4.1  CCF-B 期刊

[14] W Zhou, S Kaneko*, M Hashimoto, Y Satoh, D Liang, Foreground Detection Based On Co-Occurrence Background Model With Hypothesis on Degradation Modification in Dynamic Scenes, Signal Processing, 2019 JCR一区 IF=4.3  CCF-C 期刊

[15] X Zhao, Z He*, S Zhang, D Liang, Robust Pedestrian Detection in Thermal Infrared Imagery using a Shape Distribution Histogram Feature and Modified Sparse Representation Classification, Pattern Recognition, 2015       JCR一区 IF=7.2  CCF-B 期刊

[16] X Zhao, Z He*, S Zhang, D Liang, A Sparse-Representation-Based Robust Inspection System For Hidden Defects Classification in Casting Components, Neurocomputing 153, 1-10, 2015                       JCR一区 IF=4.4  CCF-C 期刊

[17] B Kang, WP Zhu*, D Liang, Robust Multi-Feature Visual Tracking via Multi-Task Kernel-Based Sparse Learning, IET Image Processing, 2017        IF=2.0  CCF-C 期刊

(以下为国际会议)

[18] D Liang*, Z Wei, H Sun, H Zhou, Robust Cross-Scene Foreground Segmentation in Surveillance Video, International Conference on Multimedia and Expo 2021       CCF-B 国际会议

[19] D Liang*, X Liu, Cross Scene Video Foreground Segmentation via Co-Occurrence Probability Oriented Supervised Model And Unsupervised Model Interaction. International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing 2021 CCF-B 国际会议

[20] D Liang*, Y Du, Using Coarse Annotations for Semantic Segmentation Based on Knowledge Distillation, International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing 2021 CCF-B 国际会议

[21] D Liang*, X Liu, Coarse-to-fine Foreground Segmentation based on Co-occurrence Pixel-Block and Spatio-Temporal Attention Model, International Conference on Pattern Recognition 2020    CCF-C 国际会议

[22] T Wu, D Liang*, S Kaneko, Score-specific Non-maximum Suppression and Coexistence Prior for Face Detection, International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing 2019       CCF-B国际会议

[23] T Wu, D Liang*, S Kaneko, Context-Anchors for Hybrid Resolution Face Detection, IEEE International Conference on Image Processing 2019        CCF-C 国际会议

[24] D Liang*, S Kaneko, H Sun, B Kang, Adaptive local spatial modeling for online change detection under abrupt dynamic background, IEEE International Conference on Image Processing 2017 CCF-C国际会议

[25] B Kang, D Liang*, S Zhang, Robust Visual Tracking via Multi-View Discriminant Based Sparse Representation, IEEE International Conference on Image Processing, 2017       CCF-C 国际会议

[26] D Liang, S Kaneko*, M Hashimoto, Y Satoh, Co-occurrence-based adaptive background model for robust object detection, 10th International Conference on Advanced Video and Signal-Based Surveillance, 2013 Travel Award共四人

[27] D Liang, S Kaneko*, M Hashimoto, K Iwata, X Zhao, Statistical spatial multi-pixel-pair model for object detection, International Symposium on Optomechatronic Technologies, 2013      唯一最佳学生论文奖

·        专利:

      [1]    一种视频中同步变化像素的筛选方法201810328254.4(公开 第一发明人)

      [2]    一种融合人脸属性分析的服装搭配推荐方法 201810213171.0(公开 第三发明人)

      [3]    一种低分辨率下的人脸检测方法201910068263.9(公开 第一发明人)

      [4]    太赫兹图像中目标物体的检测分割方法及计算机存储介质201910048648.9(公开 第一发明人)

      [5]    一种基于三元组损失和轻量级网络的指静脉识别方法及系统201910445146.X(公开 第四发明人)

      [6]    一种前景分割方法及系统201911010315.3(公开 第一发明人)

      [7]    一种非配合式人脸图像识别方法及系统  201911059722.3(公开 第一发明人)

      [8]    一种基于开放数据的城市道路安全预测方法及系统 201910762822.6(公开 第一发明人)

      [9]    一种无人机目标检测方法及系统201911010556.8(公开 第一发明人)

      [10] 一种实时视频流中运动模糊物体视觉跟踪定位方法202011168868.4(受理 第一发明人)

      [11] 一种前景分割的方法及系统202011539304.7(受理 第一发明人)

      [12] 一种人脸检测方法及系统 202011450368.X (受理 第一发明人)


承担的科研项目情况:

主持纵向科研项目四项,包括国家自然科学基金、军委KJW创新项目、中国博士后基金(一等)、江苏省自然科学基金;参与国家级纵向课题七项,其中国家重点研发计划和国家自然基金重点项目各一项。

·        科研项目:

[1]   国防科技创新特区项目,XXXX低空目标侦测研究,在研,主持

[2]    国家自然科学基金-青年项目,61601223, 基于流场统计建模的运动轨迹重建,完成,主持

[3]    中国博士后科学基金面上项目(一等资助),2015M580427,基于流跟踪的高密度人群多运动模式在线监测研究,完成,主持

[4]    江苏省自然科学基金,PAF15025,高密度人群度多运动模式聚类研究,完成,主持

[5]    国家自然科学基金-重点项目,617201060, 基于实时行为数据的个性化健康管理,在研,参与

[6]    国家重点研发计划,2017YFB0802300,异构身份联盟与监管基础科学问题研究,在研,参与

[7]    国家自然科学基金-面上项目,61772268,多模态视频监控数据交互式查询研究,完成,参与

[8]    国家自然科学基金-青年项目,61701227,鲁棒编码三维视频可靠性传输的研究,完成,参与

[9]    国家自然科学基金-面上项目,61672280,基于贝叶斯框架的标号带噪学习研究,完成,参与

[10] 国家自然科学基金-青年项目,61602237,基于多源异构在线社交网络平台的信息传播模型研究与传播趋势预测,完成,参与

[11] 基于XXXX的遥感微小目标识别(2020-2021), 阿里达摩院,在研,参与

[12] XXXX分割技术研发(2019-2020 华为,在研,参与

[13] 太赫兹XX目标检测技术研发与应用(2018-2020 中国工程物理研究院,完成,主持

[14] 基于图像识别的电力系统异常状态检测研究(2016-2018 南瑞集团,完成,参与

[15] 跨场景多传感器目标流分析(2013-2015)日本日立HITACHI智能系统研究部,完成,参与

[16] 基于窄带影像的食道癌诊断(2011-2012)日本国家信息通信研究所 NICT,完成,参与


指导研究生情况: 

结合工业界需求,注重学生创新实践能力培养,为学生配备外部合作导师或企业导师。

指导学生获2019“中国软件杯”软件设计大赛一等奖。

指导多名校优秀毕设及毕业论文提名奖。

定期资助研究生开展国内外学术交流,开拓专业视野,如ICASSP2019 (英国 布莱顿)、ICIP2019 (中国 台北)、ICME、Valse 、PRCV、CCBR等 。

在读研究生在华为(南京)、天准科技(苏州)、商汤科技(北京)、字节跳动(北京)等企业项目实习或暑期实习。

毕业生就职于海康集团(杭州)、荣耀终端(南京)、阿里菜鸟(杭州)、涟漪科技(苏州)、中国电子科技集团(南京)、招商银行网络科技(成都)等IT企业从事技术研发。


目前课题组有在读研究生8名,欢迎有志于从事计算机视觉及机器学习方向的同学加入团队。liangdong@nuaa.edu.cn


备注:

模式分析与智能计算研究所      


模式分析与机器智能(工业与信息化部)重点实验室     


参见 Google学术主页   https://scholar.google.com/citations?user=oKE2Wx8AAAAJ&hl=zh-CN