刘颖

个人简介

刘颖，教授，女，1972年1月出生，民盟盟员，计算机科学专业博士，西安邮电大学信息与通信工程专业博士生导师，信息与通信工程专业/电子信息专业硕士生导师，陕西省“百人计划”特聘专家，陕西省高层次人才引进计划“创新人才”，西安邮电大学侨联主席，西安邮电大学第六届学术委员会委员。

刘颖教授的主要研究方向是图像处理与模式识别，以及其在公共安全领域的应用，在国内外期刊及会议上发表论文近百篇，获得国际重要刊物Pattern Recognition最佳论文奖及最佳引用论文奖，获得国际会议最佳论文奖2项，中国产学研合作创新成果优秀奖1项，全国公安基层技术革新优秀奖1项，陕西省高校科技进步二等奖1项，主持国家级、省部级等科研项目11项，获批专利5项、软著7项，出版英文专著3部。

刘颖教授目前是西安邮电大学图像与信息处理研究所、陕西省法庭科学电子信息实验研究中心与陕西省无线信息与通信技术国际科技合作基地的负责人。在任职西邮之前，刘颖教授曾在新加坡共和理工学院（讲师）、新加坡南洋理工大学（博士后研究员）工作。刘颖教授于2006年在澳大利亚莫纳什大学获得计算机科学博士学位，于2000年在新加坡国立大学获得硕士学位，于1993年在西安电子科技大学获得学士学位。

研究方向

图像处理与模式识别，以及其在公共安全领域的应用。

教学方向

为本科生、研究生开设了刑侦特色视频图像处理课程（《刑侦视频图像处理技术》、《数字视频图像处理技术》、《当人工智能来敲门》），并致力于将其与公共安全领域特色科研的成果相结合，引导学生钻研学术，培养学生不断探索、勇于创新的科学精神。

教学奖励

1、刘颖，2023年，西安邮电大学优秀导师团队（团队负责人：刘颖）;

2、刘颖，2021年，西安邮电大学优秀导师团队（团队负责人：刘颖）。

科研奖励

1、2022年, F5000-中国精品期刊顶尖学术论文，《基于小样本学习的图像分类技术综述》，中国科学技术信息研究所；

2、2022年,中国产学研合作创新成果优秀奖，刑侦图像处理关键技术研究及应用,中国产学研合作促进会；

3、2021年,陕西省高等学校科学技术进步二等奖，刑侦图像处理关键技术研究及应用，陕西省教育厅；

4、2020年,全国公安基层技术革新优秀奖，面向多源异质监控视频的视频侦查综合智能分析软件,中华人民共和国公安部。

科研项目

1、刘颖，2019-2022,现场勘验信息智能分析与检索平台（160万），横向项目；

2、刘颖，2019-2021,陕西省“无线通信与信息处理技术”国际合作研究基地（20万），平台建设；

3、刘颖，2016-2018,含有隐藏信息的现勘图像检索算法研究（8万),纵向项目（公安部科技强警项目）；

4、刘颖，2014-2016，公安实用视频处理平台（100万），横向项目；

5、刘颖，2012-2014,基于特征融合的刑侦图像数据库检索算法研究（22万）,纵向项目（国家自然科学基金青年项目）

出版专著及教材

1、刘颖，李娜等，2023.12，公共安全图像处理技术及应用，科学出版社(‘十四五’工信部教材立项）；

2、Ying Liu, 2022.09, Deep Learning based Image Processing: Recent Advances and Future Trends, Eliva Press.

3、范九伦、刘颖等，2019.11,刑侦图像视频处理技术,科学出版社；

4、Ying Liu, 2018.11, Tire Pattern Image Retrieval,科学出版社；

5、Ying Liu, 2016.08, Semantic-based Image Retrieval，科学出版社。

发表论文

1、刘颖,庞羽良,张伟东,李大湘,许志杰.基于主动学习的图像分类技术：现状与未来，电子学报，2023.

2、刘颖，雷研博，范九伦，王富平，公衍超，田奇.基于小样本学习的图像分类技术综述，自动化学报，2021.

3、刘颖,刘红燕,范九伦,公衍超,李莹华,王富平,卢津.基于深度学习的小目标检测研究与应用综述,电子学报, 2020.

4、Y. Liu, D. S. Zhang and G. Lu, Region-Based Image Retrieval with High-Level Semantics using Decision Tree Learning, Elsevier Pattern Recognition, 41(8), 2008.

5、Y. Liu, D. S. Zhang, G. Lu and W. -Y. Ma, A Survey of Content-Based Image Retrieval with High-Level Semantics, Elsevier Pattern Recognition, 2007 (Pattern Recognition Best Paper Award) .

会议与工作论文

1、Y. Liu, Y. Pang, W. Zhang. Deep Active Learning based on Sallency-guided Data Augmentation for Image Classification，IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2023.10（Kuala Lumpur, Malaysia）.

2、Y. Liu, Y. Lei, S. F. Rashid, Graph Convolution Network with Node Feature Optimization Using Cross Attention for Few-shot Learning, ACM Multimedia Asia，2021.12(Gold Coast, Australia).

3、Y. Liu, Y. Ge,F. Wang , Q. Liu, Y. Lei, D. Zhang, G. Lu, A Rotation-Invariant HOG Descriptor for Tire Pattern Classification, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing(ICASSP) , 2019.5（Brighton, United Kingdom）.

4、Y. Liu, D. S. Zhang, G. Lu and W. -Y. Ma. Deriving High-Level Concepts Using Fuzzy ID3 Decision Tree for Image Retrieval, in Proc. of Inter. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2005.5（Philadelphia, USA）.

5、Y. Liu, X. Zhou and W. -Y. Ma. Extraction of Texture Features from Arbitrary-Shaped Regions for Image Retrieval, in Proc. of Inter. Conf. on Multimedia and Expo (ICME), 2004.6（Taipei, China）.