个人简介
马素刚,博士,高级工程师,西安邮电大学硕士生导师。主要研究方向为计算机视觉,机器学习。作为主要成员承担了国家自然科学基金项目、陕西省重大科技创新专项资金项目等多项。主持陕西省自然科学基金项目1项、西安市科技计划项目2项、陕西省教育厅科学研究计划项目2项、横向项目2项。主持完成的项目成果“嵌入式LXI网络仪器开发及产业化”获得陕西省科学技术奖三等奖;参与完成的项目成果,获得陕西省科学技术奖三等奖1项(排名第二),中国通信学会科学技术奖三等奖1项,西安市科学技术奖二等奖1项、三等奖1项。获授权国家发明专利7项。在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement(TIM)》《International Journal of Intelligent Systems》《Journal of Electronic Imaging》《北京邮电大学学报》等期刊发表学术论文多篇。主编《计算机网络技术导论》等教材2部,参编教材4部。获得陕西省普通高等学校教学成果二等奖1项,教改论文“网络工程实用人才培养”获全国计算机教育优秀论文评比一等奖。
研究方向
计算机视觉,机器学习
教学方向
计算机视觉
教学奖励
谢晓燕、马素刚等,2009年,陕西省教学成果奖二等奖
科研奖励
1、2019年,陕西省科学技术进步奖三等奖(第一完成人),“嵌入式LXI 网络仪器开发及产业化”,陕西省人民政府
2、2018年,陕西高等学校科学技术奖二等奖(第一完成人),“嵌入式LXI 网络仪器关键技术研究与应用”,陕西省教育厅
3、2015年,中国通信学会科学技术奖三等奖(第二完成人),“嵌入式仪器设备网管系统”,中国通信学会
科研项目
1、侯志强、马素刚等,2021.01-2024.12,长时视觉跟踪中的实例特征表达及重检测问题研究,国家自然科学基金项目
2、马素刚等,2023.01-2024.12,视觉跟踪算法中目标深度特征表示与选择方法研究,陕西省自然科学基金项目
3、马素刚等,2022.07-2024.06,智能网联汽车视觉目标跟踪关键技术研究,西安市科技计划项目
出版专著及教材
1、马素刚等,2016.01,《计算机网络技术导论》,西安电子科技大学出版社
2、马素刚等,2014.09,《计算机组网实验教程》,西安电子科技大学出版社
发表论文
1、Ma S, Zhao Z, Hou Z, et al. Correlation Filters Based on Multi-Expert and Game Theory for Visual Object Tracking[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 1-14.
2、Ma S, Zhang L, Hou Z, et al. Robust Visual Tracking via Adaptive Feature Channel Selection[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2022: 1-27.
3、Ma S, Zhao Z, Pu L, et al. Learning discriminative correlation filters via saliency-aware channel selection for robust visual object tracking[J]. Journal of Real-Time Image Processing, 2023, 20(3): 5101-5117.
4、Ma S, Zhao Z, Hou Z, et al. Image semantic segmentation algorithm based on a multi-expert system[J]. Journal of Electronic Imaging, 2023, 32(3): 03302401-03302416.
5、马素刚, 赵祥模, 侯志强, 等. 一种基于ResNet网络特征的视觉目标跟踪算法[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(02): 129-134.
会议与工作论文
1、Ma S, Li N, Yang X. Object Detection Algorithm Based on Second-Order Pooling Network and Gaussian Mixture Attention[C]. International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, 2022: 353-359.
2、Ma S, An W, Yang X, et al. An Object Detection Algorithm with Multi-scale Context Information Based on YOLOv4[C]. International Conference on Natural Language Processing, 2022: 13-19.
3、Ma S, Zhang Z, Zhang L, et al. Dual attention mechanism object tracking algorithm based on Fully-convolutional Siamese network[C]. International Conference on Networking and Network Applications, 2021: 282-287.
联系方式
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