学科团队

  学科实验室通过引进校外高端人才和培育现有科研人才的双重途径,已建成一支具有一定影响力的研究队伍。实验室目前共有研究人员28人,其中,教授4人,副高职称15人,博士7人(含博士后1人),四川省学术技术带头人后备人选1人,校级学术带头人1人,校级学术骨干4人,硕士生导师4人。在人才引进方面,自2008年开始,实验室共引进7名博士。在人才培育方面,经过实验室多年的大力培育,许多科研团队成员已成长为校内乃至省内学术骨干,其中,已培育出校级学术带头人1人,校级学术骨干4人;金澎于2013年入选“四川省第十批学术和技术带头人后备人选”;刘毅、张秀琼、刘才铭、金澎通过实验室的培养,于2011至2015年分别晋升为教授;金澎、刘才铭、黄果、敬思远4位教师成长为西华大学兼职硕士研究生导师;刘才铭于2011-2014年在西南交通大学开展博士后研究工作;孙锐、倪明涛、陈兴元3名教师分别于2013、2014年、2016年考上博士研究生,孙锐于2016年学成回到实验室;刘才铭和张建东于2013年获得国家留学基金委资助,于2015年到美国Florida International University访学;选送敬思远、门涛、倪明涛、蒋树清等教师到清华大学、武汉大学、四川大学、西南交通大学等国内高校进修。

创新团队

团队名称:四川省省属高校科研创新团队——“人工智能及信息安全”创新团队 

资助期限:2013年1月-2015年12月

团队介绍:“人工智能及信息安全”“四川省教育厅创新团队介绍

  “人工智能及信息安全”由实验室骨干成员组成,是四川省教育厅创新团队项目,本团队是我校获得的第一个四川省教育厅创新团队项目。该“四川省教育厅创新团队项目”创建目的是为加快我省省属高等学校中青年创新人才队伍建设,加速国家、省和教育部创新团队培育,提升高等学校科研队伍的创新能力和竞争实力,凝聚一批优秀的创新群体,形成优秀人才的团队效应。创新团队以人才为基础,以项目为载体。创新团队的研究方向属于国家和我省中长期科技发展规划的重点领域或重大科技前沿热点问题。主要从事对经济增长、社会进步有重要战略意义的基础性、前瞻性研究;围绕我省振兴行动计划和战略性新兴规划相关的重大关键技术、重大技术难题等影响行业和区域发展的科技问题,能产生重大经济或社会效益的关键技术创新和集成创新。信息处理技术逐渐向智能化方向发展,从信息的载体到信息处理的各个环节,广泛地应用人工智能来处理各种信息。本团队从仿生计算和机器学习出发,结合相关专业领域,研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法,探索认知的机制,建立可实现的计算模型并发展应用。研究内容涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究等多个层次。有较高的理论研究价值,而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有实际的意义。团队围绕智能信息处理总体方向展开,本团队研究方向具体可划分为:网络信息安全、语言信息处理、图像信息处理、智能信息及应用方向。四个研究方向的具体内容体现了应用基础研究、支撑应用技术研究和关键技术研究的统一。具体研究内容包括:从事语言信息处理的基础研究,语料库的精、深加工、语言模型等;语言信息处理的应用性研究,如信息检索、语音合成等;研究词义计算、基于统计的句法分析、机器辅助人工的大规模语料库精深加工。研究建立云环境下网络安全风险度评估模型及网络舆情监控模型。研究UHF频段RFID系统防碰撞算法、基于OPNET的RFID系统信道研究、双向安全认证协等,开展GPS系统、物联网应用与安全研发,将智能信息应用于企业、教育、工农业等。针对传统的基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型存在的问题,研究图像去噪模型的数值计算方法;研究变分原理的偏微分方程方法,建立基于分数阶变分的偏微分方程方法用于图像处理;研究图像扩散的变分模型,建立由数据项和扩散项构成的能量泛函,得到图像扩散的分数阶扩散模型。 本创新团队是在长期合作基础上自然形成的研究集体由2名博士后,5名博士,2名硕士构成。团队同时也受计算机学院及智能信息校级重点实验室支持。本创新团队的学术水平和创新能力在高等学校同行中应具有较好优势,研究工作已取得初步成效。已经形成了有一定特色的研究方向,取得了丰富的研究成果。近5年来,团队成员主持国家级项目5项、省部级项目4项、科技部科技支撑计划子项目1项、市厅级项目20余项。近5年发表科研论文70余篇,其中SCI检索7篇,EI检索46篇.

  随着计算机和信息技术的飞速发展,互联网上已积累了海量的数据,其中很多涉及到企事业单位、社会、甚至国家的安全。如何应对这些敏感的互联网安全问题,是当前信息技术发展要面临的重要课题。以互联网文本安全、图像安全和网络安全为核心的科学研究,已成为当前的研究热点。随着大数据时代的到来,对互联网安全的研究已提出了更高更迫切的要求,甚至被提到了国家战略安全的高度,在世界范围内受到史无前例的广泛关注。本团队融科研、教学、开发于一体,围绕互联网文本安全,图像安全,以及网络安全展开研究。未来的研究趋势包括:围绕情感分析和网络舆情监督展开,立足自然语言处理的基础研究:词汇语义学和句法分析,在超大规模语料库上展开;针对网站内部特有拓扑结构,融合自然语言处理研究成果,展开站内搜索引擎研究和开发。改造LDA模型,极大提高文本分类性能。以分数阶微积分理论为基础,进一步研究基于分数阶微积分理论和分数阶偏微分方程为基础的图像处理技术;研究分数阶微分下图像安全技术,构建分数阶微分下的不可见数字水印的嵌入和提取模型;研究分数阶Fourier变换域上图像信息隐藏算法,改变图像分数阶Fourier频谱数据进行位置的改变,并通过变换矩阵对频谱分布数据置乱实现对式子信息的加密和隐藏技术;研究图像融合技术实现信息的融合对图像进行加密或进行图像进行隐藏的算法,建立图像信息安全的隐藏和加密算法评价的体系。结合社会计算的最新成果,开展网络舆情监督研究。研究网络舆情行为分析算法,通过分析社会网络参数随时间的变化以及参数之间的对比得出网络舆情行为特征,构建网络舆情行为特征库。通过分散在网络中的检测器对网络进行监控,实时计算被监控主机和整个网络舆情风险度,过捕捉和识别出苗头性、敏感性、倾向性的网络舆情信息,并及时做出警示性反应,实现对网络舆情安全态势的把握。建立有效的分析和预测网络舆情发展趋势,实现辅助监督部门及时发现和响应网络潜在危机,正确引导网络舆论安全健康发展。

自然语言处理团队介绍

  自然语言处理实验室目前主要围绕词义消歧,自然语言处理语料库建设,句子建模和机器翻译等方面开展研究。实验室现在有2名博士,5名硕士从事研究工作。目前已经在预料标注,词义消歧和文本分类等方面取得了一系列成果。成功申报2项自然科学基金和一个863子课题。最近完成了如下一些工作:

1.和北京大学等单位合作,完成了汉语句法标注的工作,并获得一项方面专利。

2.在文本分类方面,结合话题模型和分布式表示,获得了世界上最好功能的文本分类方法。

3.通过课题组成员的不断努力,目前在深度学习,自然语言的分布式表示,机器翻译,自动问答等方面,积累了深厚的基础,为将来进一步研究和应用打下了坚实的基础。

4.和国内外同行开展了广泛的合作。通过和英国、美国、新加坡以及国内北京大学、清华大学等同行的合作,提升了课题组的研究能力和科研视野,通过彼此合作,取长补短,为今后的研究提供了良好的研究助力。

团队核心成员

  金彭教授、敬思远副教授、孙锐博士、苏炳军副教授、项伟副教授、杨霞老师、郭肇义老师、赖娟老师,陈兴元副教授等。

团队主要研究方向

● 自然语言的分布式表示和自然语言理解模型的构建

● 自动问答系统研发

● 机器翻译研究

数字图像处理团队介绍

  数字图像处理团队主要围绕数字图像的增强、去噪和融合等方向开展学术研究和技术研发。自2008年来,团队在主要在如下方面进行研究

1、 数字图像增强

  研究分数阶微积分理论及其在图像增强处理中的应用。研发了基于分数阶微分三种定义(Grümwald-Letnikov定义、Riemann_Liouville定义、和Caputo定义)的图像增强算法及其改进算法,相关研究和论文已在国内有影响力的专业期刊上发表。

2、 图像去噪

  研究偏微分方程及分数阶偏微分方程理论,得到基于分数阶微积分、空间分数阶偏微分方程、和时间-空间分数阶偏微分方程的图像去噪方法。相关研究 论文已在国内有影响力的专业期刊上发表,并申请了国家发明专利。

3、 图像融合

  针对多模态图像的融合,如红外图像与可见光图像的融合,多模态医学图像的融合,研究内容涉及到融合图像的预处理;多模态图像的配准;图像融合算法;研究研究场景拼接,其中也包括图像配准算法研究、相机标定算法研究和图像处理算法研究等,相关研究 论文已在国内有影响力的专业期刊上发表。

4、学术创新能力

  近年来提出的分数阶偏微分方程等观点,获得国家自然科学基金资助开展研究,且在本领域有影响力的国内学术期刊均有论文发表。

团队核心成员

  张秀琼教授、陈庆利副教授、黄果副教授、门涛副教授、秦洪英副教授、王明蓉讲师、王德明讲师

团队主要研究方向

● 图像增强处理

● 图像去噪及去雾处理

● 图像融合及配准

网络安全团队介绍

  主要致力于网络安全及其应用、计算机网络新技术、网络信息系统等方面的研究和开发工作。实验室主持承担国家自然科学基金项目1项、四川省应用基础研究计划项目1项、四川省教育厅科研项目9项、乐山市科技计划项目1项、其他纵横向项目10余项;发表论文60余篇,其中被三大检索收录近50篇;获得授权发明专利1项、授权实用新型专利2项。

团队核心成员:刘才铭教授、张建东副教授、李彬副教授、洪艳伟副教授、李中华副教授、李勤副教授、张贵红讲师、龚娟娟讲师

要研究方向:

1、网络入侵检测;

2、网络安全风险评估;

3、网络行为异常检测。

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