个人信息

　联系方式

　简历

长期从事图像与视频分析和理解以及智能信息处理的基础理论研究与应用工作，获合肥工业大学计算机与应用专业博士学位。

系图像视频分析实验室的负责人，实验室有4名指导教师，分工明确，制度完善，科研条件和环境优良，秉承“以人为本，严谨治学”的理念，现有在读研究生20余名。

主持国家自然科学基金2项，863项目1项，是973项目子课题的执行负责人，是国家重点研发计划子课题的执行负责人，主持企业横向课题2项。主研国家自然科学基金5项、863项目6项、国防科工局项目1项，教育部计划项目3项、安徽省自然科学基金4项。

参编规划教材2部，出版专著2部，学术会议论文集1部，发表学术论文80余篇，并有多篇被SCI或EI收录，获发明专利授权4项，获安徽省教学成果奖一等奖1项，安徽省自然科学二等奖1项。

【招生范围】

● 081000信息与通信工程  01智能信息处理方向

● 081200计算机科学与技术  01数字媒体技术方向

● 083500软件工程 05多媒体信息系统方向

● 085400电子信息 01电子与通信工程方向

02计算机技术方向  

03软件工程方向

　研究方向

研究领域为图像视频理解，主研方向为人体行为分析。

探究深度学习理论、模型、方法与概率图模型的有效结合，高效建模分析视频流数据中的人体行为；

利用社会学、心理学、物理学的研究结论，分析多人社交情境下的多智能体动作意图表征；

研究成果应用于交通、监控、安防、刑侦领域等特定场合，完成特定需求下的基于视频的人体行为分析。

【主要科研项目】

● 社区车辆存放区域监控辨识云视系统的开发.企业委托项目.（负责人）

● 犯罪嫌疑人体貌特征视频图像侦查软件.企业委托项目.（负责人）

● 大数据驱动的类人智能感知与情感交互关键技术——多模态协同的语义理解及推理机制.国家重点研发计划子课题.（负责人）

● 辅助驾驶车载视频信息的结构场模型与理论研究.课题编号：国家自然科学基金.（负责人）

● 立体图模型结构下的自然图像理解研究.国家自然科学基金.（负责人）

● 大气偏振模式建模与仿真研究.国家863项目.（负责人）

● 平安城市虚拟卡口关键技术研究及产业化.安徽省科技攻关计划项目.（主研人员）

● 物理成像关系下的遮挡目标检测研究.安徽省自然科学基金.（主研人员）

● 场景深度关系下的视频遮挡目标检测.国家自然科学基金.（主研人员）

● 大气环境因素与大气偏振模式的关系研究.国家863项目.（主研人员）

● 非合作目标接近与控制.国家863项目.（主研人员）

● 基于大气偏振模式的空中目标监测预警仿真系统研究.国防基础科研项目.（主研人员）

● 大气偏振信息及其在空间目标监测中的应用研究.国家863项目. （主研人员）

● 仿沙蚁偏振光导航与定位技术研究. 国家863项目.  （主研人员）

● 基于协同学的并行层次反馈图像理解研究. 国家自然科学基金. （主研人员）

　教学工作

本科课程：《软件体系结构》《软件工程》《智能信息处理》 《软件测试》

研究生课程：《图像理解》

　获奖情况

●  竞赛驱动的电子类大学生创新实践能力培养模式.安徽省教学成果一等奖.2016

●  智能图像处理与理解方法研究.安徽省自然科学二等奖.2012

●  指导硕士研究生6人次获国家奖学金，指导博士研究生3人次获国家奖学金

【科研心态】平静如水，持之以恒——做事细致，考虑全面

【科研执念】努力培养对科研的兴趣，迎难而上，科研是一种艺术，不是一种负担

【科研状态】每天都有收获；知道的越多，不知道的越多

养成良好的科研习惯，计划性+严谨性+规范性

　主要论著

【专著】

● 《Markov随机场在视觉和图像处理中的应用》,北京：科学出版社, 53万字, 2014

● 《图像理解理论与方法》,北京：科学出版社, 68万字, 2009

【主要SCI/EI论文】

●  K.W.Wu,S.R.Zhang, Z.Xie.Monocular Depth Prediction With ResidualDenseASPP Network.IEEE Access, 2020, 8: 129899-129910.

●  Z.Xie,T.F.Wu, X.M.Yang, L.M.Zhang, K.W.Wu. Jointly social grouping andidentification in visual dynamics with causality-inducedhierarchical Bayesian model. Journal of Visual Communication andImage Representation, 2019, 59: 62-75.

● K.W.Wu,Y.Gao, H.L.Ma, Y.X.Sun, T.T.Yao, Z.Xie. A Deep Generative DirectedNetwork for Scene Depth Ordering. Journal of Visual Communicationand Image Representation, 2019, 58: 554-564.

 ● X.Sun,Y.X.Hu, L.M.Zhang, Y.X.Chen, P. Li, Z.Xie, Z.G.Liu.Camera-Assisted Video Saliency Prediction and Its Applications.IEEE Transactions on Cybernetics, 2018, 48(9): 2520-2530.

●  T.T.Yao,Z.Y.Wang, Z.Xie, J.Gao, D.D.Feng. Learning Universal MultiviewDictionary for Human Action Recognition. Pattern Recognition,2017, 64: 236-244.

●  C.Wang,J.Gao, T.T.Yao, L.M.Wang, Y.X.Sun, Z.Xie, Z.Y.Guo. Acquiringreflective polarization from arbitrary multi-layer surface basedon Monte Carlo simulation. Optics Express, 2016, 24(9): 9397-9411.

●  T.T.Yao,Z.Xie, J.Gao and C.Wang. Discriminative Sequential Association inLatent Dirichlet Allocation for Visual Recognition. PatternAnalysis and Applications, 2016, 19(3): 719-730.

●  T.T.Yao,Z.Y.Wang, Z.Xie, J.Gao, D.D.Feng. Discovering Commonness andSpecificness for Human Action Recognition. In: 2nd ACMInternational Workshop on Human-centered Event Understanding fromMultimedia in ACM MultiMedia 2015, 7-12.

●  R.M.Shi,J.Zhang, Z.Xie, J.Gao and X.X.Zheng. Robust Tracking withPer-Examplar SVM. IET Computer Vision, 2015, 9(5): 699-710.

●  Z.Xie,J.Chen, T.T.Yao and Y.X.Sun. Geometric Structure-ConstraintTracking with Confident Parts. Signal Processing: ImageCommunication, 2015, 36(8): 43-52.

●  X.Sun,J.Zhang, Z.Xie, J.Gao, L.M.Wang and P.Heidingsfelder. ActiveMatting Based Object Tracking with Color Cues. Signal, Image andVideo Processing, 2014, 8(1): s85-s94.

● Z.Q.Zhao,H.Glotin, Z.Xie, J.Gao, X.D.Wu. Cooperative Sparse Representationin Two Opposite Directions for Semi-Supervised Image Annotation.IEEE Transactions on Image Processing, 2012, 21(9): 4218-4231.

● Z.Xie,J.Gao, X.D.Wu. Regional Categorization Parsing in UndirectedGraphical Models. Pattern Recognition Letters, 2009, 30(14):1264-1272.

● J.Gao,Z.Xie, X.D.Wu. Generic Object Recognition with RegionalStatistical Model and Layer Joint Boosting. Pattern RecognitionLetters, 2007, 28(16): 2227-2237.

● 谢昭, 周义,吴克伟,张顺然.基于时空关注度LSTM的行为识别.计算机学报,2021.

● 吴克伟,高涛,谢昭. Grenander时间结构学习与推理优化下的行为识别.软件学报,2021.

● 谢昭,马海龙,吴克伟,高扬,孙永宣.基于采样汇集网络的场景深度估计.自动化学报,2020, 46(3): 600-612.

● 杨兴明,王雨廷,谢昭,吴克伟.基于“轮廓-区域”多层互补特性的显著性检测.电子学报,2018, 46(11): 2688-2695.

● 谢昭,吴东涛,吴克伟,李洋.基于梯度双面互补特性的级联快速目标检测.电子学报,2017, 45(10): 2362-2367.

● 吴克伟,杨学志,谢昭.面向区域的非均匀光照估计方法.光学学报,2016, 36(2): 0233001.

● 王驰,谢昭,高隽,姚婷婷.偏振光线跟踪绘制技术研究进展综述.软件学报,2016, 27(1): 136-154.

● 谢昭,童昊浩,孙永宣,吴克伟.一种仿生物视觉感知的视频轮廓检测方法.自动化学报,2015, 41(10): 1814-1824.

● 孙永宣,吴克伟,吴东涛,谢昭.单对立色流运动下的抠图跟踪.仪器仪表学报,2015, 36(8): 1908-1919.

● 吴克伟,谢昭,高隽,赵碧茹.一种协同进化下的二元邻域判定自动纠错方法.计算机学报,2014, 37(11): 2276-2286.

● 谢昭,凌然,吴克伟.独立子空间中的场景特征增量学习方法.计算机研究与发展,2013, 50(11): 2287-2294.

● 姚婷婷,谢昭.多层次MRF重标记及映射法则下的图像分割.自动化学报,2013, 39(10): 1581-1593.

● 孙永宣,谢昭,高隽.图像奇异性检测的核分类新方法.光学学报,2013, 33(10): 1015001.

● 王玲妹,高隽,谢昭.光的地表反射偏振特性分析及空间偏振模式计算方法.中国科学G辑:物理学力学 天文学,2013, 43(7): 833-843.

● 谢昭,高隽.基于高斯统计模型的场景分类及约束机制新方法.电子学报,2009, 37(6): 733-738.。