师资队伍

姓名：

杨学志

性别：

男

毕业学校：

香港大学

最终学位：

博士

从事专业：

信号与信息处理

职称：

教授

联 系 方 式

办公电话：

0551-63831870

E-mail：

xzyang@hfut.edu.cn

通讯地址：

安徽省合肥市蜀山区丹霞路485号

邮编：

230009

简   历

杨学志，教授、博士生导师、yl6809永利官网院长。工业安全与应急技术安徽省重点实验室主任，安徽省工业安全信息技术研究院负责人, 安徽省计算机学会副理事长，安徽省电子学会常务理事，中国仪器仪表学会微机应用学会副秘书长。第四届安徽省安全生产专家组成员。

2003 年毕业于香港大学电机与电子工程学系，获博士学位，2006年至2007 年于加拿大滑铁卢大学系统设计工程系从事博士后研究。

主要研究领域包括计算机视觉、人工智能技术、公共安全技术。主持承担国家自然科学基金、中国工程院战略咨询项目，安徽省优秀青年科技基金、安徽省高校协同创新重大项目、安徽省重大科技专项（重大科技成果工程化）、安徽省重点研发计划等项目十余项；在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，Pattern Recognition、Optical Engineering、ICIP、《电子学报》、《遥感学报》等国内外期刊和会议上发表论文100余篇，获发明专利10余项。

担任IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、ICIP，ICPR，自动化学报、中国图象图形学报等国内外期刊审稿人;国家自然科学基金,国家留学基金等评议专家。

教育背景与科研经历：
1988/09 - 1992/07:本科， 安徽大学电子工程系；
1992/09 - 1995/05:硕士， yl6809永利官网计算机与信息科学系；
1999/09 - 2003/12:博士， 香港大学电机与电子工程学系；
2006/08 - 2007/10:博士后，滑铁卢大学系统设计工程系;
2011/06 - 2011/09:高访学者，滑铁卢大学系统设计工程系;

研  究  工  作

主要研究方向：

1. 计算机视觉技术与应用；

2. 视频医学智能检测；

3. 视频微振动智能检测；

4. 高分遥感监测技术。

研究开发项目：

1、安徽省高校协同创新重大项目 ― 基于机器视觉的机器人导航、地图动态重构及定位技术，2019.11-2022.10;

2、中国工程院战略咨询重点项目 - 智慧应急发展战略研究（2035），2020.01-2020.12；

3、国防科技创新特区项目― 非接触式目标微小振动检测技术，2018.11-2019.10；

4、国家自然科学基金（61371154）― 采用样本基元集的极化SAR图像结构保持降噪研究，2014.1-2017.12;

5、国家自然科学基金（41076120）― 基于类间伴生关系的北极SAR海冰图像分类方法研究， 2011.1-2013.12;

6、国家自然科学基金（60672120）― 基于统计分析与几何分析的图像统计独立表示方法研究， 2007.1-2009.12;

7、安徽省第五批优秀青年科技基金（10040606Y09） ― 2010.1-2011.12；

8、航空科学基金，2013.10-2015.9;

9、教育部留学回国人员科研启动基金 ― 星载合成孔径雷达图像解译关键技术研究及应用，2010.5-2012.4;

10、安徽省人才开发基金（2008Z054） ― 高分辨率多极化雷达卫星遥感图像处理系统，2009.1-2010.12;

11、yl6809永利官网计算机与信息学院人才培育计划（2010HGXJ0017） ― 合成孔径雷达图像解译关键技术研究，2010.1-2012.12;

12、委托项目 ― 机载多维海洋监测软件开发，2013.10-2014.9;

13、委托项目 ― 基于球载平台的多目标动态跟踪系统，2013.10-2014.10;

14、委托项目 ― 基于服务器GPU的SAR图像处理系统，2014.04-2015.04；

教  学  工  作

教学：

数字信号处理（本科）

数字图像分析与处理（研究生，双语）

研究生培养：

目前指导博士后3名，博士研究生6名，硕士研究生15名；

已毕业研究生32名，其中1名获yl6809永利官网2008年度“研究生十大科技标兵”，两人获研究生国家奖学金。

2020年研究生招生：

欢迎工作积极努力的研究生加入计算机视觉实验室！

联系方式：xzyang@hfut.edu.cn.

科  研  成  果

论文节选：

[1]X. N. Liu, X. Z. Yang, J. Jing and A. Wong. “Detecting pulse wave from unstable facial videos recorded from consumer-level cameras: a disturbance-adaptive orthogonal matching pursuit”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2020.

[2]D. L. Wang, X. Z. Yang, X. N. Liu, J. Jing and S. Fang. “Detail-preserving pulse wave extraction from facial videos using consume-level camera”, Biomedical Optics Express, 2020.[3]D. L. Wang, X. Z. Yang, X. Liu, S. Fang, L. Ma and L. Li. “Photoplethysmography based stratification of blood pressure using multi-information fusion artificial neural network”, The 3rd International Workshop on Computer Vision for Physiological Measurement (CVPM) at CVPR 2020.

[4]J. Wang, X. Z. Yang, Unsupervised Change Detection between SAR Images based on Hypergraphs, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2020.

[5]A. Zhang, X. Z. Yang, Region level SAR Image Classification using Deep Features and Spatial Constraints, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2020.

[6]X. N. Liu, X. Z. Yang, J. Jing and S. Fang. “Detail-preserving signal fitting for pulse wave detection from smartphone-based fingertip videos”, Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2019.

[7] X. N. Liu, X. Z. Yang and J. Jing.”. “Self-adaptive signals separation for non-contact heart rate estimation from facial video in realistic environments”, Physiological Measurement, 2018.

[8] M. Z. Jiang, X. Z. Yang, Z. Y. Dong, Ship classification based on Superstructure Scattering Features in SAR Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2016.

[9] W. H. Lang, P. Zhang, J. Wu, Y. Shen and X. Z. Yang, Incidence Angle Correction of SAR Sea Ice Data Based on Locally Linear Mapping, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016.

[10] W. H. Lang, J. Wu, X. Zhang, X. Z. Yang, J. M. Meng. Detection of Ice Types in the Weddell Sea by fusing L and C band SIR-C polarimetric quantities. International Journal of Remote Sensing,2014.

[11] X. Z. Yang, K. W. Wu and Y. M. Tang, A New Metric for Measuring Structure-Preserving Capability of Despeckling of SAR Images, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014.

[12] X. Z. Yang, M. Ye, X. Wu and Z. Yang, Structure-Preserving Bilateral Filtering For PolSAR Data. Proc. of IEEE Int’l Conf. on Image Processing, 2014.

[13] X. Z. Yang and D. A. Clausi，Evaluating SAR Sea Ice Image Classification Using Edge-Preserving Region-Based MRFs, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing（JSTARS）, vol. 5, no. 5, pp. 1383-1393, 2012.

[14] X. Z. Yang, L. Jia, Despeckling Structural Loss(DSL): A New Metric for Measuring Structure Preserving Capability of Despeckling Algorithms, Proceedings of the 7th IAPR Workshop on Pattern Recognition in Remote Sensing at ICPR, Nov, 2012.

[15] X. Z. Yang and D. A. Clausi, Structure-preserving speckle reduction of SAR images using nonlocal means filters. Proc. of IEEE Int’l Conf. on Image Processing (ICIP 09), pp. 2985-2988, Cairo, Egypt, 2009.

[16] X. Z. Yang and D. A. Clausi, SAR sea ice image segmentation using an edge-preserving region-based MRF. Proc. of IEEE Int’l Conf. on Image Processing (ICIP 09), pp. 1721-1724, Cairo, Egypt, 2009.

[17] X. Z. Yang, D. Yang and J. Shen, On the selection of ICA features for texture classification. Proc. of the Sixth International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, vol. 7496, pp. 74960S-1 - 74960S-7, 2009.

[18] X. Z. Yang and D. A. Clausi, SAR sea ice image segmentation based on edge-preserving watersheds. Proc. of the 4th Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV 07). Montreal, Canada, pp. 426-431, 2007.

[19] X. Z. Yang, G. K. H. Pang and N. H. C. Yung, Robust fabric defect detection and classification using multiple adaptive wavelets, IEE - Vision, Image and Signal Processing, vol. 152, issue 6, pp. 715-723, 2005.

[20] X. Z. Yang, G. K. H. Pang and N. H. C. Yung, “Discriminative training approaches to fabric defect classification based on wavelet transform”, Pattern Recognition, vol. 37, issue 5, pp. 889-899, May, 2004.

[21] X. Z. Yang, G. K. H. Pang and N. H. C. Yung, “Discriminative fabric defect detection using adaptive wavelet”, Optical Engineering - The Journal of SPIE, vol. 41, no. 12, pp. 3116-3126, 2002.

[22] X. Z. Yang, G. K. H. Pang and N. H. C. Yung, “Fabric defect detection using adaptive wavelet”, Proceedings of the 26th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Salt Lake City, Utah, USA, vol. 6, pp. 3697-3700, 2001.

[23] Y. M. Tang and X. Z. Yang, Symmetric implicational method of fuzzy reasoning, International Journal of Approximate Reasoning, vol. 54, no. 8, pp. 1034-1048, 2013.

[24] 杨学志, 叶铭，周芳,郎文辉. 采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法. 电子学报, 2016.

[25] 夏梦琴,杨学志,董张玉. 噪声抑制的区域级MRF多极化SAR海冰图像分割. 遥感学报, 2016.【《遥感学报》- ”SAR海冰图像分割与分类技术”专栏】

[26] 沈杨，郎文辉，吴杰，杨学志. 结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类. 遥感学报，2015.【《遥感学报》- ”SAR海冰图像分割与分类技术”专栏】

[27] 郎文辉,沈杨,昂安,张晰,吴青,杨学志. 带有区域分裂自适应细化过程的SAR海冰图像分割. 遥感学报，2015.【《遥感学报》- ”SAR海冰图像分割与分类技术”专栏】

[28] 杨学志, 刘灿俊. 采用SRRG-MRF的SAR海冰图像分割算法. 遥感学报, 2014.（2015年度遥感学报优秀论文）

[29] 李琴洁, 杨学志. 采用区域Gamma混合模型的SAR图像分割. 遥感学报, 2014.

[30] 杨学志，左美霞，郎文辉，张晰，孟俊敏，采用散射特征相似性的极化SAR图像相干斑抑制，遥感学报, vol. 16, no. 1，pp. 105-110, 2012.

[31] 郎文辉,王建社,杨学志,王庚中. 使用多指数模型的SAR海冰图像偏差场校正. 遥感学报, vol. 15, no. 1，pp. 163-172, 2011.

[32] 郎文辉, 常灿灿, 杨学志, 张杰, 孟俊敏. ScanSAR模式海冰图像的分割, 遥感学报, 2014.

[33] 郎文辉, 磨玲, 杨学志, 张杰, 孟俊敏. 宽观测带SAR图像入射角效应量化研究与校正. 遥感学报, 2013.

[34] 杨学志，徐勇，方静，卢洁，左美霞. 结合区域分割和双边滤波的图像去噪新算法.中国图象图形学报，vol. 17, no. 1, pp. 40-48，2012.

[35] 杨学志，田晓梅，方静，卢洁. 引入纹理相似性的纺织品图像增强. 中国图象图形学报，vol. 17, no. 2, pp. 169-177，2012.

[36] 卢洁，杨学志，郎文辉，左美霞，徐勇. 区域GMM聚类的SAR图像分割. 中国图象图形学报，vol. 16, no. 11, pp. 2088-2094，2011.

[37] 钟莹, 杨学志. 采用结构自适应块匹配的非局部均值去噪算法. 电子与信息学报, 2013.