l 姓名: 廖亮

l 性别: 男

l 职称: 教授

职务:

n 河南省“机器学习与图像分析”工作室负责人，2022-至今

n 郑州市机器智能与图像分析国际科技合作基地负责人，2023-至今

l 学位: 博士

学习和研究工作经历

1. 2019年12月 - 2020年12月: 伦敦大学伯贝克学院计算机科学系，访问学者（合作教授：斯蒂夫·约翰·梅班克院士），河南省科技厅“高层次国际人才培养”项目资助

2. 2014年12月 - 2015年12月: 伦敦大学伯贝克学院计算机科学系，访问学者（合作教授：斯蒂夫·约翰·梅班克院士），中国国家留学基金委资助

3. 2014年7月: 剑桥大学贡维尔与凯斯学院，短期合作访问

4. 2010年9月 - 2013年12月: 陕西省语音与图像信息处理重点实验室，西北工业大学计算机学院博士后研究员

5. 2008年12月 - 2023年02月: 必威唯一官方网站/河南电子科技大学（筹），电子信息学院，先后担任电子信息系副主任，电子信息系支部书记

6. 2005年9月 - 2008年12月: 华南理工大学电子信息学院，电子信息博士

7. 2002年9月 - 2005年6月: 西南交通大学计算机与通信工程学院，通信与信息系统硕士

8. 1994年9月 - 1998年6月: 西北工业大学电子工程系，通信工程学士

研究方向

1. 图像分析、机器学习、模式识别

2. 高维数据处理、矩阵、张量分析

主持或参与的学术科研项目

1. 2022年1月 – 至今，河南省科技厅科技研发专项，河南省“机器学习与图像分析”工作室项目，项目编号：2022012，主持人

1. 2021年1月 - 2022年12月: 科技部战略性发展计划，项目编号：20200226015，有限维半单交换代数上广义矩阵理论及其在图像分析中的应用研究，主持人

2. 2021年1月 - 2022年12月，西北工业大学空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室开放基金项目，项目编号：20200206，基于高阶循环卷积的半单代数广义视觉信息处理，主持人

3. 2020年1月 - 2021年12月: 国家纺织联合会指导科技项目，项目编号：020077，基于迁移学习的高速精密纺纱机轴承智能诊断方法研究，参与人（排名第二）

4. 2020年1月 - 2020年12月: 科技部战略性发展计划，项目编号：20200226015，基于广义正交约束的图像识别研究，主持人

5. 2020年1月 - 2020年12月: 河南省科技厅高层次人才国际化人才资助，主持

6. 2018年1月 - 2018年12月: 科技部战略性发展计划，项目编号：GDW20186300351，基于张量矩阵和Grassmann流形的数据分析，主持人

7. 2018年1月 - 2018年12月: 国家自然科学基金委面上项目，项目编号：61873293，基于受限齐次正形表示的图割并行与分布式计算研究，参与人（排名第三）

8. 2015年1月 - 2017年12月: 国家自然科学基金委联合基金，项目编号：U1404607，基于本征维数估计和受限子空间的图像识别研究，主持人

9. 2015年1月 - 2017年12月: 国家自然科学基金委联合基金，项目编号：U1404606，基于图模型的图像分割方法研究，参与人（排名第四）

10. 2015年1月 - 2017年12月: 国家外国专家局高端外国专家项目，项目编号：GDW20134100119，基于磁共振成像的脑神经影像分析研究，参与人（排名第三）

11. 2015年1月 - 2017年12月: 河南省教育厅骨干教师支持项目，项目编号：2016GGJS-91，基于受限子空间的生物医学图像分析研究，主持人

12. 2014年1月 - 2017年12月: 国家自然科学基金面上项目，项目编号：61379113，基于融合层次性及整体性视觉显著性模型的织物疵点检测算法研究，参与人（排名第三）

13. 2014年1月 - 2015年12月: 西北工业大学陕西省语音与图像信息处理重点实验室开放基金项目，项目编号：SJ2013001，基于受限子空间的图像识别研究，主持人

14. 2011年6月 - 2013年6月: 教育部中国博士后科学基金会（一等资助），项目编号：20110490173，基于二维随机映射的监督图像识别研究，主持人

15. 2011年1月 - 2011年12月: 国家自然科学基金委，项目编号：61152004，基于二维随机映射和L1-范数优化的监督图像分类研究，主持人

获奖情况

1. 2021年: 河南省科学技术进步奖三等奖，排名第7

2. 2018年: 中国商业联合会科技进步奖三等奖，排名第1

代表性著作和成果

1. Yang, Ruimin, Yidan Zhang, Guangshuai Gao, Liang Liao, and Chunlei Li. 2024. “Global Information Aware Network with Global Interaction Graph Attention for Infrared Small Target Detection.” IET Image Processing 18, no. 12: 3650–3666.

2. Li, Chunlei, Xiao Li, Xueping Wang, Di Huang, Zhoufeng Liu, and Liang Liao. 2024. “FG-AGR: Fine-Grained Associative Graph Representation for Facial Expression Recognition in the Wild.” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 34, no. 2: 882–896.

3. Liao, Liang, Zhuang Guo, Qi Gao, Yan Wang, Fajun Yu, Qifeng Zhao, Stephen John Maybank, Zhoufeng Liu, Chunlei Li, and Lun Li. 2023. “Color Image Recovery Using Generalized Matrix Completion over Higher-Order Finite Dimensional Algebra.” Axioms 12, no. 10: 954.

4. Li, Chunlei, Huanyu Li, Liang Liao, Zhoufeng Liu, and Yan Dong. 2023. “Real-Time Seed Sorting System via 2D Information Entropy-Based CNN Pruning and TensorRt Acceleration.” IET Image Processing 17, no. 6: 1694–1708.

5. Wang, Yan, Xin Wang, Hongmei Yang, Yingrui Geng, Hongnian Yu, Ge Zheng, and Liang Liao. 2023. “MhaGNN: A Novel Framework for Wearable Sensor-Based Human Activity Recognition Combining Multi-Head Attention and Graph Neural Networks.” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 72: 1–14.

6. Li, Chunlei, Yidan Zhang, Guangshuai Gao, Zhoufeng Liu, and Liang Liao. 2022. “Context-Aware Cross-Level Attention Fusion Network for Infrared Small Target Detection.” Journal of Applied Remote Sensing 16, no. 4: 046506.

7. Yu, Fajun, Liang Liao, Kun Zhang, Hechen Xing, Qifeng Zhao, Liming Zhang, and Zheng Luo. 2022. “A Novel 1D-CNN-Based Diagnosis Method for a Rolling Bearing with Dual-Sensor Vibration Data Fusion.” Mathematical Problems in Engineering 2022: 1–14.

8. Liu, Zhoufeng, Xiaohui Liu, Chunlei Li, Shumin Ding, and Liang Liao. 2022. “Learning Compact ConvNets through Filter Pruning Based on the Saliency of a Feature Map.” IET Image Processing 16, no. 1: 123–133.

9. Liao, Liang, Xuechun Zhang, Xinqiang Wang, Sen Lin, and Xin Liu. 2021. “Generalized Image Reconstruction over T-Algebra.” In 2021 3rd International Conference on Advances in Computer Vision, Image and Virtualization.

10. Liao, Liang, and Stephen John Maybank. 2020. “Generalized Visual Information Analysis via Tensorial Algebra.” Journal of Mathematical Imaging and Vision 62, no. 4: 560–584.

11. Yang, Jie, Liao Liang, and Wei Pingjun. 2020. “High-Order Image Low-Rank Approximation Method Based on Generalized Singular Value Decomposition.” Electro-Optics and Control 270, no. 12: 57–61. (in Chinese).

12. Yang, Jie, Wei Pingjun, and Liao Liang. 2020. “A New Method for High-Order Image Low-Rank Approximation Based on TSVD.” Computer Applications and Software 2020, no. 10: 133–137. (in Chinese).

13. Liao, Liang, Stephen John Maybank, Haichang Ye, Xin Liu, and Xinqiang Wang. 2018. “Connecting the Dots: Image Classification via Sparse Representation from a Constrained Subspace Perspective.” In 2018 3rd International Conference on Modelling, Simulation and Applied Mathematics (MSAM 2018).

14. Wang, Xinqiang, and Liang Liao. 2018. “Application of Image Recognition Technology in Intelligent Guided Tour System.” Journal of Advanced Oxidation Technology.

15. Ren, Yuemei, Liang Liao, Stephen John Maybank, Yanning Zhang, and Xin Liu. 2017. “Hyperspectral Image Spectral-Spatial Feature Extraction via Tensor Principal Component Analysis.” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 14, no. 9: 1431–1435.

16. Liao, Liang, Stephen John Maybank, Yanning Zhang, and Xin Liu. 2017. “Supervised Classification via Constrained Subspace and Tensor Sparse Representation.” In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2306–2313.

17. Li, Chunlei, Aihua Zhang, Zhoufeng Liu, Liang Liao, and Di Huang. 2015. “Semi-Fragile Self-Recoverable Watermarking Algorithm Based on Wavelet Group Quantization and Double Authentication.” Multimedia Tools and Applications 74, no. 23: 10581–10604.

18. Liu, Zhoufeng, Li Chunlei, Zhao Quanjun, Liao Liang, and Dong Yan. 2015. “A Fabric Defect Detection Algorithm via Context-Based Local Texture Saliency Analysis.” International Journal of Clothing Science and Technology 27, no. 5: 738–750.

19. Liao, Liang, Yanning Zhang, Stephen John Maybank, Zhoufeng Liu, and Xin Liu. 2014. “Image Recognition via Two-Dimensional Random Projection and Nearest Constrained Subspace.” Journal of Visual Communication and Image Representation 25, no. 5: 1187–1198.

20. Liao, Liang, Yanning Zhang, Stephen John Maybank, and Zhoufeng Liu. 2014. “Intrinsic Dimension Estimation via Nearest Constrained Subspace Classifier.” Pattern Recognition 47, no. 3: 1485–1493.

21. Li, Chunlei, Zhang Zhaoxiang, Liu Zhoufeng, Liao Liang, and Zhao Quanjun. 2014. “Fabric Defect Detection Algorithm Based on Texture Difference Visual Salience.” Journal of Shandong University (Engineering Science) 44, no. 4. (in Chinese).

22. Guo, Yanqing, Su Xiaolei, Liao Liang, Liu Ping, and Wang Xinqiang. 2014. “Image Reconstruction Based on L0 Norm Optimization Algorithm.” Journal of Chengdu University (Natural Science Edition) 33, no. 2. (in Chinese).

23. Liu, Xin, Liao Liang, Yang Bin, and Liu Heng. 2013. “Design and Implementation of an Office Automation Assistant Utility Using Adobe AIR Technology.” In International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making, 192–201.

24. Liu, Zhoufeng, Liao Liang, and Zhang Yanning. 2012. “Image Classification via Nearest Subspace and Two-Dimensional Underdetermined Random Projection.” In 2012 7th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), 231–236.

25. Song, Xiaowei, Lei Yang, Zhong Liu, and Liang Liao. 2012. “Fast Parallax Estimation Algorithm Based on Parallax Vector Features.” Journal of Computer Applications 32, no. 7: 1856–1859. (in Chinese).

26. Liao, Liang, Xu Shen, and Yanning Zhang. 2011. “Image Segmentation Based on Fast Kernelized Fuzzy Clustering Analysis.” In 2011 Eighth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD), 438–442.

27. Liao, Liang, Tusheng Lin, and Bi Li. 2008. “MRI Brain Image Segmentation and Bias Field Correction Based on Fast Spatially Constrained Kernel Clustering Approach.” Pattern Recognition Letters 29, no. 10: 1580–1588.

28. Li, Bi, Tusheng Lin, Liang Liao, and Ce Fan. 2008. “Genetic Algorithm Based on Multipopulation Competitive Coevolution.” In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, 225–228.

29. Liao, Liang, and Lin Tusheng. 2007. “A Fast Spatial Constrained Fuzzy Kernel Clustering Algorithm for MRI Brain Image Segmentation.” In 2007 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, 82–87.

联系方式

地址: 必威唯一官方网站/河南电子科技大学（筹），河南省“机器学习与图像分析”工作室，郑州市机器智能与图像分析国际科技合作基地，模式分析与机器智能实验室, 10号楼515

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