李宇楠
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主要的研究方向为:
1.人体动作及表情识别
为实现复杂环境下动态手势识别任务,提出了一种基于三维卷积神经网络的手势识别模型,基于相关研究在IEEE T-CSVT、AAAI、IEEE ICCV Workshops、ICPR等国内外期刊和会议上发表论文6篇,并从53家国内外高校和科研机构中脱颖而出,蝉联两届Chalearn国际大规模独立手势识别竞赛的冠军。同时,结合相关内容,还设计了非接触式人机交互控制原型系统,已于2018年应用于广东世季科技公司的无人机控制系统当中。目前相关型号无人机已远销海外,取得了较大的国际影响和社会效益;应用于海信“智能大脑”家居整体解决方案中,并在2019美国国际消费类电子产品展览会上进行展示;并凭借相关研究带领团队获得第十届全国大学生服务外包创新创业大赛一等奖。
此外,还提出了一种基于多模态多视角数据融合的方法,通过预先将性格特征进行分类获得更为准确的特征空间,提升回归结果的精度,解决了传统方法容易出现的均值回归问题。相关成果已发表于领域顶级期刊IJCV (中科院一区Top,CCF A类期刊)。
2.图像去雾霾处理
针对现有去雾霾方法泛化能力较差、无法处理重度雾霾图像的问题,提出了一种渐进式去雾霾算法,并通过注意力机制等理论设计融合权重。该方法显著提升了复原图像的视觉效果,在不同程度霾图像的复原问题上均达到国际先进水平。相关成果已于2019年发表在CCF A类会议IEEE ICCV上。针对目前大多数方法并未关注霾环境下图像的色彩失真等问题,找出影响霾环境下成像过程的关键因素,对大气散射模型进行反演,得到更为自然的复原结果;结合图像在远近景受霾影响存在差异的现象,采用金字塔融合进行复原。基于上述研究,在Neurocomputing、计算机科学等期刊上发表论文3篇,获得国家发明专利1项。