刘进超

2022年09月07日 13:12 刘进超 点击:[]

基本信息


姓名:刘进超

性别:

所属部门:机器人与信息自动化研究所

行政职务:

职称:副教授

学历:博士

所学专业:  

办公电话:022-23505706-810

电子邮件:liujinchao(at)nankai.edu.cn

研究方向:机器学习/深度学习、机器视觉、图像处理与分析、交叉学科中的人工智能 (AI for Science) 等。

个人简介

☆ 刘进超,副教授,博士生导师,天津市高层次青年人才。2012年博士毕业于丹麦科技大学(Danmarks Tekniske Universitet - DTU),专业方向为机器视觉,同时获得丹麦政府科学创新高教部(The Danish Ministry of Science, Innovation and Higher Education)工业博士证书。本硕毕业于武汉理工大学(自动化、控制科学与控制工程)。拥有十多年学术界和工业界一线研究经验,先后在丹麦知名跨国技术咨询与服务公司从事机器视觉相关研究工作,在英国领先的生物识别公司从事计算机视觉和机器学习相关研究工作。作为核心成员研发英国基于AI的新一代人脸建模辨识系统,新系统占英国国内市场的80%, 同时被美国、加拿大、澳大利亚、法国等二十多个国家的警察局及其他执法机关广泛采用。BBC近年拍摄热门犯罪剧中有该系统在实际应用场景中的精彩演示。作为技术主持人(Tech Lead)参与英国国家科研与创新署、丹麦科技创新局等资助的多项研究项目,包括基于先进机器学习和光谱分析的管制物品如爆炸物、有毒有害品等检测和高价值制药过程优化等,总额合计近两千万人民币。目前主持国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划子课题等。相关论文发表在IEEE TPAMI, TIP, TASE, TIE, TMI等,Light: Science & Applications,Analyst等人工智能、机器人、物理、化学等领域高水平期刊,包括 ESI高被引论文等。

☆ 研究方向为机器学习/深度学习、机器视觉、图像处理与分析、智能检测、AI+交叉学科 (AI for Science)等。长期合作伙伴包括以色列海法大学计算机系、丹麦哥本哈根大学、丹麦科技大学、清华大学、中科院自动化所、中科院沈阳自动化所等,有多种定期交流合作及交换机制。医工结合合作伙伴包括天津市眼科医院,中国人民解放军总医院等。

☆ 欢迎保研或者考研的同学咨询攻读研究生,也欢迎对研究和开发机器学习及其他相关系统感兴趣的本科同学咨询联系。

科研项目、成果、获奖、专利

1.  国家重点研发计划“智能机器人”专项:医疗机器人与医疗人工智能 (AI+医学,涉及医学图像分析等), 2022-2025,子课题负责人

2.  国家自然科学基金面上项目 (NSFC) :基于深度学习的分子振动光谱分析,2021 - 2024,项目负责人

3.  南开大学校长基金:基于机器学习的智能光谱分析,2021 - 2022,项目负责人

4.  英国国家科研与创新署项目 (UKRI - Innovate UK) :基于先进机器学习和拉曼光谱分析的高价值制药过程优化, 2017 - 2019,技术负责人

5.  英国国家科研与创新署项目 (UKRI - Innovate UK) :基于先进机器学习和拉曼光谱分析的管制物品检测,2016 - 2017,技术负责人

6.  英国国家科研与创新署项目 (UKRI - Innovate UK) :基于压缩感知的超分辨率光谱仪, 2015 - 2016,技术负责人

撰写论文、专著、教材等

◇ 近期代表论文:

  1. Niu, X.(牛昕,硕士生)*, Li, E.(李恩熠,硕士生)*, Liu, J.(刘进超,通讯),  Wang, Y., Osadchy, M., Y. Fang. Mind the gap: learning modality-agnostic representations with a cross-modality UNet. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 33, pp. 655-670, 2024.(图像处理顶级期刊,IF=10.6,PDF

  2. Wu, Y.(吴英英,硕士生), Liu, J.(刘进超,通讯),  Wang, Y.,  Gibson, S., Osadchy, M., Y. Fang. Reconstructing randomly masked spectra helps DNNs identify discriminant wavenumbers. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2023.(人工智能顶级期刊,IF=23.6,Early Access,PDF)#本文为TPAMI首次收录面向振动光谱分析的深度学习论文#

  3. Zhu, P., Zhang, D., Niu, X., Liu, J.(刘进超,通讯)#, Ren, M.#, Xu, J.#, A lightweight neural network for spectroscopic ellipsometry analysis, Advanced Optical Materials, 2023 (光学领域知名期刊,IF=9.0)

  4. Liu, J.(刘进超,一作)*, Zhang, D.*, Yu, D., Ren, M., Xu, J., Machine learning powered ellipsometry, Light: Science & Applications, 2021.(Nature旗下光学顶级期刊,IF=20.257,PDF

  5. Bai, F., Liu, J.(刘进超,通讯), Liu, X., Osadchy M., Wang C., and Gibson S.J., LSHR-Net: a hardware-friendly solution for high-resolution computational imaging using a mixed-weights neural network, Neurocomputing, vol 406, pp.169-181, 2020.(神经网络知名期刊,IF=5.779,PDF

  6. Liu, J.(刘进超,一作), Gibson, Stuart J., Mills, J., and Osadchy, M., Dynamic spectrum matching with one-shot learning, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol.184, pp.175-181, 2019.(化学信息学老牌知名期刊,IF=4.175,PDF

  7. Liu, J.(刘进超,一作), Osadchy, M, Ashton, L., Foster, M., Solomon, C. J., and Gibson, S. J., Deep convolutional neural networks for Raman spectrum recognition: a unified solution, Analyst, vol. 142, pp. 4067-4074, 2017.(分析化学老牌知名期刊,IF=5.227,ESI研究前沿核心论文、ESI高被引论文,PDF)#Analyst期刊近十年论文中当前唯一原创非综述的ESI研究前沿核心论文#

  8. Liu, J.(刘进超,一作), Fan, Z., Olsen, S., Christensen, K., and Kristensen, J., Boosting active contours for weld pool visual tracking in automatic arc welding, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 14, pp.1096-1108, 2017.(智能控制与自动化顶级期刊,IF=6.636,PDF


◇ 近期合作论文:

   1. J. Wei et al., Genetic U-Net: automatically designed deep networks for retinal vessel segmentation using a genetic algorithm, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 41, no. 2, pp. 292-307, Feb. 2022.(医学图像处理顶级期刊,IF=10.048,PDF

   2. C. K. Mididoddi et al., High-throughput photonic time-stretch optical coherence tomography with data compression, IEEE Photonics Journal, vol. 9, no. 4, pp. 1-15, Aug. 2017.(IEEE光学期刊,IF=2.443,PDF)         

   

※ 近期专利(已授权)

  1. 一类确定材料光学常数的人工智能方法,日本专利,2022年

  2. 一类确定材料光学常数的人工智能方法,美国专利,2022年

  3. 一类确定材料光学常数的人工智能方法,中国专利,2023年


※ 典型商(工)业化应用:

  1. 人脸建模合成与异质人脸识别系统。此系统占英国市场80%, 同时被美国、加拿大、澳大利亚、法国等二十多个国家的警察局及其他执法机关采用。BBC近年拍摄热门犯罪剧中有该系统在实际应用场景中的精彩演示。

  2. 管制物品智能检测系统。

  3. 制药过程智能检测系统。

教学、讲授课程等

讲授课程

数据结构(本科),机器学习(硕博)


指导学生

1. 2020未来杯高校AI挑战赛图像赛道华北赛区第一名

社会兼职

    中国自动化学会人工智能与安全专委会委员

    中国自动化学会会员/天津市人工智能学会会员/IEEE会员


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