刘宝弟


系        属:自动化系
学        位:博士
职        称:副教授
导师类别:硕士生导师
专        业:模式识别与智能系统
电子邮箱:liubaodi@upc.edu.cn;thu.liubaodi@gmail.com
通讯地址:山东省青岛市黄岛区长江西路66号


  

研究方向

  • 研究方向一:基于深度学习的图像分析与理解
  •         主要研究深度学习算法(元学习、卷积神经网络、生成对抗网络、图卷积神经网络) 以及在图像分析与理解中的应用,包括小样本图像识别、目标检测、点云图像分类、图像标注等。
  • 研究方向二:基于深度学习的数字图像处理技术
  •         主要研究深度学习算法(元学习、卷积神经网络、生成对抗网络、图卷积神经网络) 以及在数字图像处理中的应用,包括图像去噪、图像风格转化、图像超分辨重建、图像去雾、图像去模糊、图像合成等。

      

    教育经历

  • 2004年7月毕业于中国石油大学(华东)电子信息工程专业;
  • 2007年7月获得中国石油大学(华东)信息与通信工程硕士学位;
  • 2013年1月获得清华大学信息与通信工程博士学位。
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    工作经历

  • 2013年4月-2016年12月 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 讲师
  • 2017年1月-至今 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 副教授
  • 2019年4月-2020年4月 University of California, Merced (Ming-Hsuan Yang’s Lab),访问学者
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    学术兼职

  • IEEE会员、CCF会员;
  • ICIG2015、ICDM2018、ICDM2019、ICDM2020、CIKM2019 程序委员会委员;
  • IEEE Transactions on Neural Network and Learning Systems、IEEE Transactions on Multimedia、Neurocomputing、Pattern Recognition、ICDM、ECCV、CIKM、ICIP审稿人。
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    主讲课程

  • 本科生课程:数字图像处理、模式识别
  • 研究生课程:现代数字图像处理
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    指导研究生及博士后

  • 博士研究生
    • 2015级 王立(协助指导)
    • 2018级 邵帅(协助指导)
  • 硕士研究生
    • 2014级 赵佳(协助指导)
    • 2015级 冯晓洁(协助指导)
    • 2016级 孟洁(协助指导)、王博阳(协助指导)
    • 2017级 谢文阳
    • 2018级 李皎月、邵倩倩
    • 2019级 陈大磊、朱敏、逯孝珑、管颢筌、姜文宗(协助指导)、王镇方(协助指导)、单芮(协助指导)、梁腾(协助指导)

      

    承担项目

  • 国家自然科学基金青年基金项目: 再生核希尔伯特空间图像稀疏表达算法研究(项目号:61402535, 2015年01月-2017年12月,项目负责人)
  • 山东省自然科学基金面上基金项目: 基于稀疏表示算法的图像深度特征提取与视觉分类器设计 (项目号: ZR2019MF073, 2019年07月-2022年06月, 项目负责人)
  • 山东省自然科学基金青年基金项目:基于深度稀疏表达算法的图像分类方法研究(项目号:ZR2014FQ001,2014年12月-2017年12月,项目负责人)
  • 青岛市创新源头项目:非线性子空间基于词典学习的多类分类算法研究(项目号: No. 17-17-1-1-8-jch, 2017年05月-2019年05月,项目负责人)
  • 青岛市科技计划项目:非线性子空间图像稀疏表达算法研究(项目号:No.14-2-4-111-jch,2014年09月-2016年09月,项目负责人)
  • 自主创新科研计划项目(理工)-科技专项:基于机器学习的剩余油分布预测(项目号:20CX05001A,2020年05月-2022年12月,项目负责人)
  • 自主创新科研计划项目(理工)-青年基金延续资助:核空间基于词典学习的多类分类方法研究(项目号:16CX02060A,2016年01月-2018年12月,项目负责人)
  • 自主创新科研计划项目(理工)-青年基金: 核空间数据结构嵌入的稀疏表达算法研究(项目号:14CX02169A,2014年01月-2015年12月,项目负责人)
  • 山东计算机学会省重点实验室联合开放基金: 基于词典学习的多类分类算法研究(项目号: SDKLCN-2018-01, 2019年01月-2020年12月, 项目负责人)
  • 苏州丽多数字科技有限公司 技术开发项目: 3D表情驱动算法工程开发 (2018年12月-2019年06月, 项目负责人)
  • 技术开发项目:基于视频的行人检测技术开发(合同号:15370502000038,2015年1月-2016年12月,项目负责人)
  • 国家自然科学基金面上项目:非线性模式下非负矩阵集分解研究(项目号:61171118,2012年1月-2015年12月,项目主要成员)
  • 国家自然科学基金面上项目:基于多视角深度稀疏编码及流形正则化的图像标注研究(项目号:61671480,2017年1月-2020年12月,项目主要成员)
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    论文

  • [1] Yan-Jiang Wang, Shao Shuai, Rui Xu, Weifeng Liu, Bao-Di Liu, Class Specific or Shared? A Cascaded Dictionary Learning Framework for Image Classification, Signal Processing, 176: 107697, 2020 [SCI二区 通讯作者]
  • [2] Fei Pan, Zaixu Zhang, Bao-Di Liu, Ji-Jun Xie, Class-Specific Sparse Principal Component Analysis for Visual Classification, IEEE ACCESS, 8: 110033-110047, 2020 [SCI二区]
  • [3] Shuai Shao, Rui Xu, Wefeng Liu, Bao-Di Liu, Yan-Jiang Wang, Label Embedded Dictionary Learning for Image Classification, Neurocomputing, 385: 122-131, 2020 [SCI二区]
  • [4] Li Wang, Yanjiang Wang, Yaqian Zhao, Bao-Di Liu, Classification of Remotely Sensed Images Using an Ensemble of Improved Convolutional Network, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020 [SCI二区 已录用]
  • [5] Wenyang Xie, Bao-Di Liu, Shuai Shao, Ye Li, Yanjiang Wang, Sparse Representation and Collaborative Representation? Both Help Image Classification, IEEE ACCESS, 7:76061-76070, 2019 [SCI二区 通讯作者]
  • [6] Bao-Di Liu, Jie Meng, Wenyang Xie, Shuai Shao, Ye Li, Yanjiang Wang, Weighted Spatial Pyramid Matching Collaborative Representation for Remote-Sensing-Image Scene Classification, Remote Sensing, 11(5):518, 2019 [SCI二区 通讯作者]
  • [7] Bao-Di Liu, Wen-Yang Xie, Jie Meng, Ye Li, Yanjiang Wang, Hybrid Collaborative Representation for Remote-Sensing Image Scene Classification, Remote Sensing, 10(12): 1934, 2018 [SCI二区 通讯作者]
  • [8] Xue Li, Bin Shen, Bao-Di Liu, Yu-Jin Zhang, Ranking-Preserving Low-Rank Factorization for Image Annotation with Missing Labels, IEEE transaction on Multimedia, 20(5): 1169-1178, 2018 [SCI二区]
  • [9] Bao-Di Liu, Liangke Gui, Yuting Wang, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Xue Li, Yan-Jiang Wang, Class Specific Centralized Dictionary Learning for Face Recognition, Multimedia Tools and Applications, 76(3), 4159-4177, 2017 [SCI四区 通讯作者]
  • [10] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Xue Li, Yu-Jin Zhang, Yan-Jiang Wang, Blockwise Coordinate Descent Schemes for Efficient and Effective Dictionary Learning, Neurocomputing, 178, 25-35, 2016 [SCI二区]
  • [11] Bao-Di Liu, Bin Shen, Liangke Gui, Yu-Xiong Wang, Xue Li, Yan-Jiang Wang, Fei Yan, Face Recognition Using Class Specific Dictionary Learning for Sparse Representation and Collaborative Representation, Neurocomputing, 204, 198-210, 2016 [SCI二区 通讯作者]
  • 12] Bin Shen, Bao-Di Liu, Qifan Wang, Elastic net regularized dictionary learning for image classification, Multimedia Tools and Applications, 75(15), 8861-8874, 2016 [SCI四区 通讯作者]
  • [13] Xue Li, Bin Shen, Bao-Di Liu, Yu-Jin Zhang, A Locality Sensitive Low-Rank Model for Image Tag Completion, IEEE transaction on Multimedia, 18(3): 474-483, 2016 [SCI二区 通讯作者]
  • [14] Xue Li, Yu-Jin Zhang, Bin Shen, Bao-Di Liu, Low-rank Image Tag Completion with Dual Reconstruction Structure Preserved, Neurocomputing, 173: 425-433, 2016 [SCI二区]
  • [15] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Yu-Jin Zhang, Bin Shen, Learning dictionary on manifolds for image classification, Pattern Recognition, 46(7), 1879-1890, 2013 [ SCI 二区]
  • [16] Bin Shen, Bao-Di Liu, Qifan Wang, Yi Fang, Jan P.Allebach, SP-SVM: Large Margin Classifier for Data on Multiple Manifolds, In Proceedings of the 29th AAAI, 2965-2971, 2015 [Top Conference in Artificial Intelligence]
  • [17] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Yu-Jin Zhang, Martial hebert, Self-Explanatory Sparse Representation for Image Classification, In Proceedings of the 13rd ECCV, 600-616, 2014 [Top Conference in Computer Vision]
  • [18] Bao-Di Liu, Bin Shen, Xue Li, Locality Sensitive Dictionary Learning for Image Classification, In Proceedings of the 22thICIP, 3807-3811, 2015 [CCF C]
  • [19] Bao-Di Liu, Yu-Xiong Wang, Bin Shen, Yu-Jin Zhang, Yan-Jiang Wang, Blockwise Coordinate Descent Schemes for Sparse Representation. In Proceedings of the 39thICASSP, 5304-5308, 2014 [CCF B]
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    专利

  • [1] 刘宝弟、王立、韩丽莎、王延江,基于核空间的线性鉴别稀疏表示分类器的设计方法. No. ZL 201610264895.9 国家发明专利 2019
  • [2] 刘宝弟、王立、韩丽莎、王延江,基于核空间的分类聚集稀疏表示的人脸识别方法. No. ZL201610065827.X 国家发明专利 2017
  • [3] 刘宝弟、王立、韩丽莎、王延江,基于核空间自解释稀疏表示的分类器设计方法. No. ZL201610070445.6 国家发明专利 2017
  • [4] 王立,王延江,刘宝弟,一种基于拉普拉斯嵌入的图像分类词典学习方法和装置,No. ZL 201710447133.7 国家发明专利 2018