机器学习，深度学习、计算机视觉、计算机图形学

   

081203-计算机应用技术

机器学习，深度学习，模式识别
计算机视觉，多媒体技术
大模型

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

-- 研究生

-- 博士

   

2011-03~2012-02,Rutgers，The State University of New Jersey, USA, 访问学者
2005-07~现在, 中国科学院大学, 教师
1999-04~2000-08,广州金鹏集团有限公司, 软件工程师

图像处理与计算机视觉
模式识别与机器学习
算法中的最优化方法
文献阅读-计算机应用技术 1班
文献阅读
多媒体智能分析的研究进展及展望
TCP/IP协议及网络编程技术
操作系统高级教程
超大规模集成电路基础
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

   

（1） 中国公路学会科学技术奖, 一等奖, 其他, 2009

（ 1 ） 实验鼠嗅探动作识别方法、模块及系统, 发明专利, 2020, 第 9 作者, 专利号: CN111178172A

（ 2 ） 一种图像显著区域检测方法, 发明专利, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN104463870A

（ 3 ） 一种图像显著区域检测方法, 发明专利, 2011, 第 1 作者, 专利号: CN102129694A

（ 4 ） 一种视觉目标上下文空间关系编码的系统和方法, 发明专利, 2008, 第 2 作者, 专利号: CN101159043

   

[1] IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2024,   通讯作者  
[2] Proceedings of the 2023 6th International Conference on Image and Graphics Processing. 2023,   通讯作者  
[3] Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2023, 第 5 作者
[4] Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia. 2022, 第 6 作者
[5] IEEE 6th Conference on Energy Internet and Energy System Integration. 2022, 第 6 作者
[6] Chen She, Laiyun Qing. SpikeFormer: Image Reconstruction from the Sequence of Spike Camera Based on Transformer. 5th International Conference on Image and Graphics Processing (ICIGP). 2022, 第 2 作者  通讯作者  
[7] Xuerong Huang, Li Su, Guorong Li, Xinfeng Zhang, Laiyun Qing, Qingming Huang. Enhanced Semantic Head for Cascade Instance Segmentation. IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2022. 2022, 第 5 作者
[8] 卿来云. 在线异常事件检测的时序建模. 计算机科学. 2021, 第 1 作者
[9] 卿来云. 基于深度残差学习和加权损失的动作预测. Multimedia Tools and Applications. 2020, 第 1 作者  通讯作者  
[10] 卿来云. 基于具有互补袋内损失的时间卷积网络的弱监督异常检测. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). 2019, 第 1 作者
[11] 卿来云. 基于知识迁移的深度特征表示. Pattern Recognition Letters. 2019, 第 1 作者  通讯作者  
[12] 卿来云. 基于对比度和深度指导的背景先验的立体视显著性建模. Neurocomputing. 2018, 第 1 作者  通讯作者  
[13] 卿来云. 一种用于图像分类的新的形状表示. 2018 International Conference on Image and Video Processing, and Artificial Intelligence. 2018, 第 1 作者
[14] Wang Qing, Qing Laiyun, Miao Jun, Duan Lijuan, Zeng B, Huang Q, ElSaddik A, Li H, Jiang S, Fan X. Temporal Interval Regression Network for Video Action Detection. ADVANCES IN MULTIMEDIA INFORMATION PROCESSING - PCM 2017, PT I. 2018, 第 11 作者10735: 258-268, 
[15] Pang, Junbiao, Huang, Jing, Qin, Lei, Zhang, Weigang, Qing, Laiyun, Huang, Qingming, Yin, Baocai. Rotative maximal pattern: A local coloring descriptor for object classification and recognition. INFORMATION SCIENCES[J]. 2017, 第 5 作者  通讯作者  405: 190-206, http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2017.04.011.
[16] Shan, Dingyi, Qing, Laiyun, Miao, Jun, Lai, SH, Lepetit, V, Nishino, K, Sato, Y. Human Interaction Recognition by Mining Discriminative Patches on Key Frames. COMPUTER VISION - ACCV 2016, PT II. 2017, 第 11 作者10112: 352-367, 
[17] Qing Laiyun. Activity Detection With Discriminative Patches. International Conference on Internet Multimedia Computing and Service. 2016, 第 1 作者
[18] Lijuan Duan, Jun Miao, David M W Powers, Jili Gu, Laiyun Qing. Simulate Human Saccadic Scan-Paths in Target Searching. 智能科学国际期刊(英文)[J]. 2016, 第 5 作者6(1): 1-9, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=HS729282016001001.
[19] Xu, Zhen, Qing, Laiyun, Miao, Jun, IEEE. Activity Auto-Completion: Predicting Human Activities from Partial Videos. 2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION (ICCV). 2015, 第 2 作者3191-3199, 
[20] Zhu, Wentao, Miao, Jun, Qing, Laiyun, Huang, GuangBin, IEEE. Hierarchical Extreme Learning Machine for Unsupervised Representation Learning. 2015 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN). 2015, 第 3 作者
[21] Qing Laiyun. Discriminative voting for activity prediction. International Conference on Internet Multimedia Computing and Service. 2015, 第 1 作者
[22] 卿来云. 采用极速学习机的车辆检测. Neurocomputing. 2014, 第 1 作者
[23] 卿来云. 基于极速支持向量的鲁棒回归. Pattern Recognition Letters. 2014, 第 1 作者
[24] 马志国, 苗军, 卿来云, 陈熙霖. 基于局部随机游走的超像素分割方法. 高技术通讯[J]. 2014, 第 3 作者991-998, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=663515919.
[25] 卿来云. 受限极速学习机一种新的高判别性的随机前馈神经网络. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2014). 2014, 第 1 作者
[26] 卿来云. 极速支持向量回归. International Conference on Extreme Learning Machines (ELM’2013). 2013, 第 1 作者
[27] 卿来云. 鲁棒的分块物体跟踪. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP’2013). 2013, 第 1 作者
[28] 卿来云. 基于背景先验和纹理抑制的显著区域检测. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP’2013). 2013, 第 1 作者
[29] 卿来云. 基于空间语义关系的动作识别. International Conference on Pattern Recognition, ICPR2012. 2012, 第 1 作者
[30] 卿来云. 基于人类视觉系统尺度选择的显著性检测. International Conference on Neural Information Processing, ICONIP. 2011, 第 1 作者
[31] 卿来云. 基于空间加权差异的显著性检测. CVPR 2011. 2011, 第 1 作者
[32] 卿来云. 一种用于目标搜索中的改进的神经体系结构的视点控制. IEEE International Joint Conference on Neural Networks,IJCNN2011. 2011, 第 1 作者
[33] 卿来云. 基于显著性的人脸识别：从人类视觉系统学习. International Journal of Computer Science Issues. 2011, 第 1 作者
[34] 场景搜索中视点轨迹评估. Proceedings of International Workshop on Gaze Sensing and Interactions. 2010, 
[35] 目标搜索中的视点控制. IEEE Transactions on Autonomous Mental Development. 2010, 
[36] 光照感知的人脸识别. proceeding of European Conference on Computer Vision ECCV2010. 2010, 
[37] 神经元编码网络中视觉上下文表示的学习. Proceedings of International Conference on Artificial Neural Networks 2010. 2010, 
[38] 基于多尺度全体编码的目标搜索. Proceedings of IEEE International Conference on Cognitive Informatics. 2010, 
[39] 基于视觉限制性的广告评估. Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia Expo 2009. 2009, 
[40] 单细胞编码 vs. 群体编码. Proceedings of IEEE International Joint Conference on Neural Networks 2009. 2009, 
[41] Gabor相位对人脸识别真的没用？. Pattern Analysis and Applications. 2009, 
[42] Hugo de GARIS, 潘伟, 施明辉, 杨晔. 基于选择性注意和部分连接神经网络的人脸识别. 厦门大学学报：自然科学版[J]. 2009, 48(4): 499-503, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=31096131.
[43] 利用视点位置和视网膜成像的人脸识别. Proceedings of International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition. 2008, 

   

（ 1 ） 人体动作识别, 负责人, 研究所自主部署, 2013-06--2015-05
（ 2 ） 注意选择引导的人体运动分析和识别, 负责人, 国家任务, 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, 地方任务, 2015-01--2017-12
（ 4 ） 弱监督下的视频动作检测, 负责人, 国家任务, 2019-01--2022-12
（ 5 ） 视觉目标自学习建模与在线处理, 参与, 国家任务, 2019-01--2023-12
（ 6 ） 面向脉冲相机数据流的视觉场景重构, 负责人, 研究所自主部署, 2022-07--2024-06
（ 7 ） 基于深度学习的数据中心人员行为活动 检测与识别技术研究, 负责人, 境内委托项目, 2021-11--2023-10
（ 8 ） 基于生物感知认知的视觉神经信息编码技术的研究, 负责人, 国家任务, 2007-01--2009-12
（ 9 ） 基于真实视点分析的视觉选择性注意建模, 负责人, 国家任务, 2011-01--2013-12
（ 10 ） 基于注意选择机理的主动视觉建模及应用, 参与, 地方任务, 2010-01--2012-12

（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

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  

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  

李子怿  硕士研究生  085211-计算机技术  

许震  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

单鼎一  硕士研究生  085211-计算机技术  

王清  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

郭双双  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

张建功  硕士研究生  085211-计算机技术  

朱嘉桐  硕士研究生  085211-计算机技术  

佘琛  硕士研究生  085211-计算机技术  

李瑞鑫  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

现指导学生

仝浩然  硕士研究生  085400-电子信息  

杨晨  博士研究生  081203-计算机应用技术  

迪力木拉提·阿力木  硕士研究生  085400-电子信息  

闫鹏飞  博士研究生  081203-计算机应用技术  

崔栩  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

刘钰卿  硕士研究生  085400-电子信息  

马云川  博士研究生  081203-计算机应用技术  

   

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