卿来云  女  硕导  计算机与控制学院
电子邮件: lyqing@ucas.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区中关村南一条3号
邮政编码: 100190

研究领域

机器学习,计算机视觉和计算图形

招生信息

   
招生专业
081203-计算机应用技术
招生方向
多媒体技术,模式识别,机器学习

教育背景

2000-09--2005-06   中科院研究生院   博士研究生
1996-09--1999-03   东北大学   硕士研究生
1992-09--1996-06   东北大学   本科生
学历
-- 研究生
学位
-- 博士

工作经历

   
工作简历
2005-07~2013-05,中科院研究生院, 教师
2000-09~2005-06,中科院研究生院, 博士研究生
1999-04~2000-08,广州金鹏集团有限公司, 软件工程师
1996-09~1999-03,东北大学, 硕士研究生
1992-09~1996-06,东北大学, 本科生
社会兼职
   

教授课程

机器学习
多媒体数据压缩
机器学习案例分析
信源编码
文献阅读课
统计学习应用案例
统计学习基础
统计学习及应用
计算机网络导论

专利与奖励

   
奖励信息
(1) 中国公路学会科学技术奖, 国家级, 2009
专利成果
( 1 ) 一种视觉目标上下文空间关系编码的系统和方法, 发明, 2010, 第 2 作者, 专利号: ZL200710177656
( 2 ) 一种图像显著区域检测方法, 发明, 2013, 第 1 作者, 专利号: ZL201010034301.8
( 3 ) 一种基于上下文的目标搜索方法, 发明, 2012, 第 2 作者, 专利号: ZL201010269299.2
( 4 ) 一种图像显著区域检测方法, 发明, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN 104463870 A

出版信息

   
发表论文
(1) 基于判别快的动作识别与检测, ActivityY Recognition and Detection with Discriminative Patches, International Conference on Image Processing, 2015, 第 2 作者
(2) A Study on Compact and Discriminative Parameter Initialization of Extreme Learning Machine for Image Classification, International Conference on Image Processing, 2015, 第 3 作者
(3) 采用极速学习机的车辆检测, Vehicle Detection in Driving Simulation using Extreme Learning Machine, Neurocomputing, 2014, 第 4 作者
(4) 受限极速学习机一种新的高判别性的随机前馈神经网络, Constrained Extreme Learning Machine a Novel Highly Discriminative Random Feedforward Neural Network, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2014), 2014, 第 3 作者
(5) 基于极速支持向量的鲁棒回归, Robust regression with extreme support vectors, Pattern Recognition Letters, 2014, 第 3 作者
(6) 基于随机游走的超像素分割, Superpixel segmentation based on local random walk, 高技术通讯, 2014, 第 3 作者
(7) 基于背景先验和纹理抑制的显著区域检测, Salient Region Detection via Texture-Suppressed Background Contrast, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP’2013), 2013, 第 2 作者
(8) 鲁棒的分块物体跟踪, Robust Multi-Patch Tracking, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP’2013), 2013, 第 3 作者
(9) 极速支持向量回归, Extreme Support Vector Regression, International Conference on Extreme Learning Machines (ELM’2013), 2013, 第 3 作者
(10) 基于空间语义关系的动作识别, Activity Recognition Based on Semantic Spatial Relation, International Conference on Pattern Recognition, ICPR2012, 2012, 第 2 作者
(11) 基于显著性的人脸识别:从人类视觉系统学习, Attention Driven Face Recognition: Learning from Human Vision System, International Journal of Computer Science Issues, 2011, 第 2 作者
(12) 一种用于目标搜索中的改进的神经体系结构的视点控制, An Improved Neural Architecture for Gaze Movement Control in Target Searching,  IEEE International Joint Conference on Neural Networks,IJCNN2011, 2011, 第 3 作者
(13) 基于人类视觉系统尺度选择的显著性检测, Saliency Detection Based on Scale Selectivity of Human Visual System,  International Conference on Neural Information Processing, ICONIP, 2011, 第 2 作者
(14) 基于注意选择的人脸识别, Attention Driven Face Recognition: A Combination of Spatial Variant, FGR 2011, 2011, 第 2 作者
(15) 基于空间加权差异的显著性检测, Visual Saliency Detection by Spatially Weighted Dissimilarity, CVPR 2011, 2011, 第 4 作者
(16) 目标搜索中的视点控制, Top-down Gaze Movement Control in Target Search using Population Cell Coding of Visual Context, IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, 2010, (17) 场景搜索中视点轨迹评估,  Evaluation of the Impetuses of Scan Path in Real Scene Searching, Proceedings of International Workshop on Gaze Sensing and Interactions, 2010, (18) 神经元编码网络中视觉上下文表示的学习, Learning Internal Representation of Visual Context in a Neural Coding Network, Proceedings of International Conference on Artificial Neural Networks 2010, 2010, (19) 光照感知的人脸识别, Lighting Aware Preprocessing for Face Recognition across Varying Illumination, proceeding of European Conference on Computer Vision ECCV2010, 2010, (20) 基于多尺度全体编码的目标搜索,  A Visual Search System based on Multi-scale Population Cell Coding, Proceedings of IEEE International Conference on Cognitive Informatics, 2010, (21) 基于视觉限制性的广告评估, Advertisement evaluation using visual saliency based on foveated image, Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia Expo 2009 , 2009, (22) 单细胞编码 vs. 群体编码, Single vs. Population Cell Coding: Gaze Movement Control in Target Search, Proceedings of IEEE International Joint Conference on Neural Networks 2009 , 2009, (23) Gabor相位对人脸识别真的没用?, Gabor phases really useless for face recognition, Pattern Analysis and Applications, 2009, (24) 利用视点位置和视网膜成像的人脸识别, Face Reconstruction Using Fixation Positions and Foveated Imaging, Proceedings of International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 2008, 
发表著作
   

科研活动

   
科研项目
( 1 ) 人体动作识别, 主持, 市地级, 2013-06--2015-05
( 2 ) 注意选择引导的人体运动分析和识别, 主持, 国家级, 2015-01--2018-12
( 3 ) 基于视觉注意的目标检测与隐含学习的动作识别方法研究协议, 参与, 国家级, 2015-01--2017-12
参与会议
(1)基于空间关系的动作识别   模式识别国际会议   Lingxun Meng, Laiyun Qing, Jun Miao, Xinlin Chen   2012-11-11
(2)Advertisement evaluation using visual saliency based on foveated image   Zhiguo Ma, Laiyun Qing, Jun Miao, Xilin Chen ...    2009-06-27
(3)Population Cell Coding: Gaze Movement Control in Target Search    Jun Miao, Laiyun Qing, Lijuan Duan, and Baixian Zou   2009-06-14

合作情况

   
项目协作单位
   

指导学生

已指导学生

杨涛  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

池晨  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

现指导学生

王崇秀  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

孟令勋  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

帅佳玫  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

教学

   
机器学习
机器学习 2013 秋季 日程安排
 
教材[MLPP]:Kevin P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective 

辅助教材:
[PRML] Christopher M., Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Press, 2006
[AOL] Wasserman L., All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, Springer Press, 2005 中译版:张波、刘中华、魏秋萍和代金译,统计学完全教程,科学出版社,2008年
[ESL] Hastie T., Tibshirani R. Friedman J., The Elements of Statistical Learning - Data Mining, Inference and Prediction, Springer Press, 2010 中译版:范明,柴玉梅,昝红英译,统计学习基础—数据挖掘、推理与预测,电子工业出版社 

课次    日期      课程内容                               阅读材料
1         09/09    机器学习简介                      [MLPP] Chapter 1
2         09/11     概率复习                             [MLPP] Chapter 2 

09/16 暂停
09/18 暂停 

3          09/23     极大似然估计                    [MLPP] Chapter 6
4          09/25     贝叶斯统计                        [MLPP] Chapter 3,5 

5          09/30    多元高斯模型                     [MLPP] Chapter 4 
6          10/09     多元高斯模型
7          10/14    Fisher判别分析 

8         10/16   统计决策理论                        [MLPP] Chapter 6 

9         10/21    线性回归的MLE                   [MLPP] Chapter 7
10       10/23    线性回归的贝叶斯推断 

11       10/28    Logstic回归                          [MLPP] Chapter 8
12       10/30    Logstic回归2 

13       11/04    指数分布和广义线性模型   [MLPP] Chapter 9
14       11/06    SVM

15       11/11    模型评估与模型选择            [ESL] Chapter 7
16       11/13     稀疏线性模型                       [MLPP] Chapter 13
17       11/18    核方法                                    [MLPP] Chapter 14
18       11/20   集成机器学习                         [MLPP] Chapter 16

19        11/25   答疑 
20        11/27    期末考试