当前位置: 学院首页 >> 人才培养 >> 师资力量 >> 教授 >> 正文

成科扬

[发表时间]:2018-12-11 [浏览次数]:

教师姓名:

成科扬

职务职称:

网络空间安全研究院常务副院长,教授、博导

所属系部:

网络空间安全研究院、物联网工程系

研究方向:

人工智能、模式识别、计算机视觉

联系电话:

13094956326

电子邮箱:

kycheng@ujs.edu.cn

个人简介

成科扬,男,1982 年出生,江苏大学计算机科学与通信工程学院,教授、博士生导师,现为中国计算机学会多媒体专委会委员、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会委员、江苏省高企评审专家、新疆维吾尔族自治区公安边防总队技术专家,江苏大学大学生创业学院创业导师、技术转移中心技术经理人。分别于2003年6月、2008年6月获江苏大学计算机科学与通信工程学院获学士、硕士学位,2015年1月获南京航空航天大学计算机科学技术学院博士学位,于2015年、2016年分别赴英国Brunel大学和Warwick大学作学术访问和博士后研究。于2015年挂职镇江市润州区科技局,促进所在辖区企业与本省高校合作,获评第八批“科技镇长团先进个人”。2018年,挂职担任镇江睿泰数字产业园有限公司科技副总,负责企业科技创新,获评2019年度“镇江金山英才”称号。自2003工作以来,一直从事模式识别与计算机视觉领域研究,目前,已主持国家、省、市级课题8项,参与课题6项,申请专利15项、软件著作权14项,出版专著3部,发表学术论文50余篇,其中SCI 收录12篇,是IEEE Transactions on Image Processing、Neural Networks等国际期刊审稿人,与中国电子科学研究院、重庆云从科技有限公司、新疆联海创智信息有限公司、北京清软英泰技术有限公司、南京小牛智能科技有限公司、镇江市公安局等企事业单位合作,完成了智能车牌、车标识别系统、行人再识别与轨迹描述系统、基于视觉识别的餐厅智能结算系统等合作项目,2019年获评江苏省技术产权交易市场“J-Top创新挑战季优秀挑战者”称号,并被江苏卫视采访报道。

教育背景:

1999年9月-2003年6月:江苏大学 计算机应用技术 本科

2006年9月-2008年6月:江苏大学 计算机应用技术 硕士

2010年4月-2015年1月:南京航空航天大学 计算机应用技术 博士

工作经历:

2003年6月至今: 江苏大学计算机科学与通信工程学院 历任讲师、副教授、教授

2015年6月-9月: 英国布鲁内尔大学 访问学者

2015年9月-2016年8月:镇江市润州区科技局 副局长(挂职)

2016年9月-2017年8月:英国华威大学 博士后

2018年9月-2019年8月:镇江睿泰数字产业园有限公司 科技副总(挂职)

2020年11月-: 江苏大学网络空间安全研究院 常务副院长

研究方向:

人工智能、模式识别、计算机视觉、机器学习、图像处理、大数据分析

教研成果

主讲课程:

计算理论、离散数学、机器学习、数据挖掘

获批项目:

[1]国家自然科学基金项目(面上)(61972183),面向城市视觉感知分析的可解释深度神经网络研究,2020年1月-2024年12月,主持

[2]社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金项目(2018),跨摄像头视频监控的多模态行人再识别关键技术研究,2018年9月-2021年8月,主持

[3]国家自然科学基金项目(青年)(61602215 ),基于数据驱动与语义建模的多摄像机拓扑推理与行人再识别研究,2017年1月-2019年12月,主持

[4]全国博士后管委会博士后国际交流计划项目,2016年-2017年,主持

[5]江苏省自然科学基金项目(20150527 )大数据驱动下基于深度学习与语义建模的行人识别研究 2016年1月-2018年12月 主持

[6]镇江市科技计划项目(SH2014017)复杂背景下行人检测相关技术研究 2014年6月- 2017年5月 主持

[7]江苏省省属高校自然科学研究项目(11KJD520004)行人检测及其行为分析系统关键技术研究 2011年9月-2013年12月年 主持

[8]江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ11_0216) 基于可鉴别稀疏表示与超图模型的行人检测及其行为分析研究 2011年9月-2013年12月 主持

[9]国家自然科学基金项目(61373060)多模态web人脸属性学习方法及应用研究 2013年9月- 参与排名三

[10]国家自然科学基金项目(61203246)车辆行为理解中的目标特征抽取理论研究 2012年9月-2015年12月 参与排名二

[11]江苏省自然科学基金项目(BK2011521)基于稀疏表示的多特征融合自然语音情感识别方法研究 2011年6月-2013年12月 参与排名二

[12]国家自然科学基金项目(61003183)基于模型自适应修正和协同决策的说话人鲁棒语言情感识别方法研究 2010年6月-2012年12月 参与排名三

[13]国家自然科学基金项目(61073112)困难光照下基于结构化预测学习的层次化人脸可变形模型研究 2010年6月-2013年12月 参与排名四

[14]国家自然科学基金项目(61170126)基于稀疏表示和超图的视频事件语义分析方法研究 2011年6月-2015年12月 参与排名四

论文:

[1] Cheng K , Tao F , Zhan Y , et al. Hierarchical attributes learning for pedestrian re-identification via parallel stochastic gradient descent combined with momentum correction and adaptive learning rate[J]. Neural Computing and Applications, 2020, 32(10):5695-5712.(JCR 二区,SCI)

[2]Keyang Cheng, Rabia Tahir, Lubamba Kasangu Eric, Maozhen Li: An analysis of generative adversarial networks and variants for image synthesis on MNIST dataset. Multim. Tools Appl. 79(19-20): 13725-13752 (2020) (JCR 三区,SCI)

[3]Keyang Cheng, Lubamba Kasangu Eric, Qing Liu: Action Prediction Based on Partial Video Observation via Context and Temporal Sequential Network With Deformable Convolution. IEEE Access 8: 133527-133540 (2020) (JCR 二区,SCI)

[4]Junsong Luo, Shi Qiu, Yizhang Jiang, Keyang Cheng, Huping Ye, Mingjin Zhang: A Contribution Algorithm from LDRI to HDRI. Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell. 34(7): 2059025:1-2059025:15 (2020) (JCR 三区,SCI)

[5]Qing Liu, Keyang Cheng, Bin Wu:Person Search via Anchor-Free Detection and Part-Based Group Feature Similarity Estimation. PRCV (2) 2020: 242-254

[6]Keyang Cheng, Rabia Tahir, Lubamba Kasangu Eric, Maozhen Li, An analysis of generative adversarial networks and variants for image synthesis on MNIST dataset, Multimedia Tools and Applications. 2019. (JCR 三区,SCI)

[7] Cheng K, Khokhar M S , Liu Q , et al. Data-Driven Logical Topology Inference for Managing Safety and Re-identification of Patients through Multi-Cameras IoT[J]. IEEE Access, 2019, PP(99):1-1.(JCR 二区,SCI)

[8] Keyang Cheng, Muhammad Saddam Khokhar. Multi-Camera Background and Scene Activity Modelling based on Spearman Correlation Analysis and Inception-V3 Network. IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDEW 2019).2019.(CCF A 类)

[9]Miao Gou, Yunbo Rao, Minglu Zhang, Jianxun Sun, Keyang Cheng:Automatic Image Annotation and Deep Learning for Tooth CT Image Segmentation. ICIG (2) 2019: 519-528

[10]Keyang Cheng, Lubamba Kasangu Eric, Rabia Tahir, Maozhen Li:Capsule Recurrent Neural Network with Weight Update Using Dynamic Routing by Agreement: A Unified Model for Action Recognition in Videos. ICNC-FSKD 2019: 307-316

[11]Lubamba Kasangu Eric, Keyang Cheng, Rabia Tahir, Muhammad Saddam Khokhar: Improve Crowd Size Estimation by Leveraging Deformable Convolutional Neural Network and Deformable Region of Interest. ICSAI 2019: 872-877

[12]成科扬,王宁,师文喜,詹永照.深度学习可解释性研究进展.计算机研究与发展.2019. (CCF A类)

[13]成科扬,周博文. 结合网格密度聚类的行人检测候选域生成方法.中国图象图形学报,2019. (CCF B类)

[14]成科扬,孙爽,詹永照.基于背景复杂度自适应距离阈值修正的 SuBSENSE 算法研究.山东大学学报.2019.12.

[15]成科扬,师文喜,周博文,吴金霞. 面向复杂场景的鲁棒KCF 行人跟踪方法.南京航空航天大学学报.2019.10

[16]成科扬, 孟春运, 詹永照. "人工智能+"人才培养新模式探索. 计算机教育, 2019, No.300(12):72-75+79.

[17]Cheng K , Tao F . A Stochastic Parallel Gradient Descent Algorithm for Person Re-identification. 2018 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP). IEEE, 2018.

[18]Fei Tao, Keyang Cheng, Jianming Zhang:Pedestrian Re-identification Based on Hierarchical Attributes Learning via Parallel Stochastic Gradient Descent. CCIS 2018: 375-380

[19]成科扬,周博文,詹永照. 数据驱动下的多摄像机网络逻辑拓扑推理与行人重识别研究. 中国科技论文, 2018, 13(20):46-52.

[20]Cheng K, Xu F, Tao F, et al. Data driven pedestrian re-dentification based on hierarchical semantic representation[J]. Concurrency & Computation Practice & Experience, 2017(9):e4403. (JCR 三区,SCI)

[21]Cheng K, Hui K, Zhan Y, et al. Sparse representations based distributed attribute learning for person re-identification[J]. Multimedia Tools and Applications, 2017: 1-23. (JCR 三区,SCI)

[22]Cheng K, Zhan Y, Qi M. AL‐DDCNN: a distributed crossing semantic gap learning for person re‐identification. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2017. (JCR 三区,SCI)

[23]Fangjie Xu, Keyang Cheng, Kaifa Hui, Jianming Zhang:Data-driven and semantic-based pedestrian re-identification. ICNC-FSKD 2017: 964-972

[24]Cheng K, Zhan Y, Qi M. AL‐DDCNN: a distributed crossing semantic gap learning for person re‐identification. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2016.(SCI, EI)

[25]Cheng K, Hui K, Zhan Y, et al. A novel improved ViBe algorithm to accelerate the ghost suppression. Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD), 2016 12th International Conference on. IEEE, 2016: 1692-1698.(EI)

[26]张建明,詹智财,成科扬,詹永照.深度学习的研究与发展.江苏大学学报(自然科学版)第36卷,第2期,191-200页,2015年.

[27]Cheng K, Tan X. Sparse representations based attribute learning for flower classification. Neurocomputing, 2014, 145: 416-426. (JCR 二区,SCI)

[28]Cheng Keyang, Mao Qirong, and Zhan Yongzhao. Pedestrian Detection based on Sparse and Low-Rank Matrix Decomposition. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. Vol.12, No.2, pp. 1544-1550.February 2014. (EI)

[29]林武旭,成科扬,张建明,基于属性学习的图像分类研究,计算机科学,第41卷,第5期,228-291页,2014年.

[30]詹永照,张珊珊,成科扬,基于非线性可鉴别的稀疏表示视频语义分析方法,江苏大学学报(自然科学版),第34卷,第6期,669-674页,2013年.

[31]Keyang Cheng, Qirong Mao, Yongzhao Zhan.Pedestrian Detection Based on Kernel Discriminative Sparse Representation. Transactions on Edutainment. Vol.6, No.1, January 2013.(EI)

[32]Keyang Cheng, Junxian Bao. A New Algorithm for Pedestrian Detection. Information and Computer Applications. Vol.24, No.2, February, 2012.(EI)

[33]Jiangming Zhang,Mingkun Du,Keyang Cheng. Pedestrian Detection Based On Efficient Fused Lasso Algorithm. In Proc. of 5th International Congress on Image and Signal Processing (CISP 2012). pp.1077-1081, Chongqing, Oct. 16th-18th,2012.(EI)

[34]成科扬,杜明坤,詹永照,视觉属性学习应用研究,小型微型计算机系统,第33卷,第10期,2311-2315页, 2012年.

[35]陈波,詹永照,成科扬, 基于字典优化的稀疏表示的视频镜头分类,计算机应用研究,第29卷,第6期, 2375-2378页,2012年.

[36]何念,詹永照,成科扬,基于算术平均数粒度计算的人形特征约简,计算机工程,第38卷,第3期, 193-199页,2012年.

[37]陈俊霞,宋顺林,成科扬,基于变化率的802.11 竞争窗口退避算法,计算机工程,第38卷,第17期,77-83页,2012年.

[38]Keyang Cheng, Qirong Mao, Yongzhao Zhan. A Novel Sparse Learning Method: Compressible Bayesian Elastic Net Model. Lecture Notes in Electrical Engineering. Vol.137, No.7, July, 2011.(EI)

[39]Zhan Y Z,Cheng K Y, Chen Y B, Wen C J. A New Classifier for Facial Expression Recognition: Fuzzy Buried Markov Model. Journal of Computer Science and Technology. Vol.25, No.4, May, 2010. (SCI, EI)

[40]孙昊, 成科扬,陈长军, 詹永照. 打卡图像的分层人脸比对识别方法研究 微计算机信息.2010,10,194-196.

[41]Keyang CHENG,Yabi CHEN,Yongzhao ZHAN. A New Approach for Expression Recognition Based on Burial Markov. In Proc. of FSKD 2008,10,3-9.(EI)

[42]成科扬.基于Agent技术的网络游戏防沉迷系统研究.计算机应用与软件,2008,2(25),152-154.

[43]成科扬.模糊深隐马尔可夫模型研究.计算机科学,2008,6(35),163-167.

[44]成科扬.基于模糊滑窗隐马尔可夫模型的入侵检测研究.计算机应用,2007,6(27),1360-1362.

[45]成科扬.基于J2EE体系结构的高校毕业生就业信息系统设计研究.计算机应用研究, 2005,5,214-216.

[46]成科扬.基于集对分析(SPA)的网络入侵检测研究.中南大学学报(自然科学版), 2005,1(36),381-384.

[47]成科扬.基于集对分析(SPA)的模糊逻辑及其推理方法研究. 中国第23届控制论学术年会论集,2004,8,933-937. (EI)

[48]邢桂芬,成科扬.基于集对分析(SPA)的软件质量评价系统的构建.江苏大学学报(自然科学版),2004,1(25),73-76.

[49]成科扬.论集对分析(SPA)在软件质量评价体系中的应用.计算机应用与软件. 2004,3(21),19-20.

[50]成科扬.一种新型模糊逻辑形式系统研究.计算机科学,2004,10(31),328-331.

[51]成科扬.基于集对分析(SPA)的指纹识别系统研究.系统仿真学报,2003,9(15),178-180.

专著:

[1]计算机视觉概论与操作实践, 成科扬、王新宇,江苏凤凰科学出版社,2019年12月

[2]模式识别理论基础及其计算机视觉应用, 成科扬、王新宇,西安电子科技大学出版社,2020年8月

[3]视觉语音情感识别,詹永照、毛启容、林庆、成科扬,科学出版社,2013年4月

奖励荣誉:

[1]江苏大学十三五期间学科竞赛优秀指导教师,江苏大学,2020年

[2]江苏大学微课教学比赛二等奖,江苏大学,2020年

[3]江苏大学计算机学院教学竞赛三等奖,计算机学院,2020年

[4]镇江市金山英才,镇江市市委组织部人才办,2019年

[5]江苏大学全英语教学竞赛二等奖,江苏大学,2019年

[6]江苏大学京江学院教学优秀一类奖, 京江学院,2019年

[7]2019年度江苏大学优秀学业导师, 江苏大学,2019年

[8]江苏省科学技术三等奖,江苏省人民政府,2018年

[9]江苏省研究生科研创新实践活动优秀工作人员,江苏省学位办,2018年

[10]国际云计算与安全会议最佳论文奖,国际云计算与安全会议组委会,2018年

[11]第八批科技镇长团先进个人,镇江市市委组织部人才办,2016年

[12]镇江市金山青年创新英才,镇江市科技局,2015年

专利:

[1] 基于稀疏表示的行人检测方法,201110447411.1

[2] 一种基于深度学习和属性学习相结合的行人识别方法,201510297560.2

[3]一种安卓平台下基于属性学习和交互反馈的图像在线识别、检索方法,201610513217.1

[4]一种跨平台的对视频中行人检测并保存检测结果的方法,201611027260.3

[5]一种面向ViBe的前景鬼影消除方法,201610852265.3

[6]一种人像语音视频同步校准装置及方法,201610273130.1

[7]一种安卓平台下基于词袋模型的图像识别方法及系统,201810441886.1

[8]一种基于SSD-T的远端在线通用目标检测系统,201810373659.X

[9]一种基于网格聚类算法的行人候选区域生成方法,201810357627.0

[10]一种基于改进的局部自适应灵敏度背景建模方法,201910725944.8

[11] 一种基于参考帧优选和前后景分离的视频稳像运动估计方法,202010353488.1

[12] 一种基于时序网络预测与金字塔融合的视频图像修复方法,202010203049.2

[13] 一种基于置信度加权融合和视觉注意的前景提取算法,202010111277.7

[14] 一种基于骨架特征及切片循环神经网络的人体交互动作识别方法, 202011146588.3

[15] 基于时空混合特征的多人步态识别方法,202011570903.5

软件著作权:

[1]手机花卉图像实时识别系统,2014SR142548

[2] Windows 环境下的行人检测系统,2015SR284164

[3] 手持式车牌识别系统,2017SR667198

[4]安卓平台下基于词袋模型的图像识别系统,2018SR752250

[5]安卓平台下基于集体合影人脸识别的课堂考勤系统,2020SR0321229

[6] 复杂场景下视频前景检测系统,2020SR0321237

[7] 行人再识别与轨迹描述系统,2020SR0317312

[8] 基于 SSD-T 的远端通用目标检测系统,2018SR552169

[9] 基于安卓系统的图像识别系统,2017SR667184

[10] 基于计算机视觉的船舶检测系统,2020SR0321562

[11] 基于计算机视觉的行人越界检测系统, 2020SR0339044

[12] 基于计算机视觉的无人超市商品检测、顾客识别、结账系统,2020SR0317308

[13] 面向光照变化、面部污垢的猪脸识别系统,2020SR0321342

[14] 面向移动拍摄平台的视频稳像系统,2020SR0321233

指导学生竞赛获奖情况:

2020年:第十五届中国研究生电子设计大赛华东赛区三等奖1项,全国大学生计算机设计大赛三等奖1项;

2019年:江苏省大学生计算机设计大赛一等奖1项,全国大学生计算机设计大赛二等奖1项,江苏大学第九届中外研究生学术论坛最佳报告奖1项;

2018年:江苏省大学生计算机设计大赛二等奖1项、三等奖1项,全国大学生计算机设计大赛二等奖2项,江苏省程序设计大赛二等奖1项、三等奖2项;

2017年:第三届全国研究生移动终端应用设计创新大赛二等奖;

2015年:第5届中日韩国际创新工程竞赛银奖,“东方红”杯第一届全国大学生智能农业装备创新大赛江苏大学组二等奖.