女，博士，副教授，河北工业大学人工智能与数据科学学院基础教学部。

一、个人简介

郭迎春，女，天津大学博士，副教授，硕士生导师、河北工业大学人工智能与数据科学学院基础教学部。IEEE 会员，加拿大皇后大学和美国奥马哈大学访问学者。主持国家自然基金项目1项，河北省自然科学基金 2项。以第一作者或通信作者在国内外期刊和国际会议发表论文40余篇，其中发表SCI、EI检索论文三十余篇。为Signal Processing:Image Communication、IEEE ACCESS、Textile Research Journal、Sensor、自动化学报，电子与信息学报，通信学报，计算机科学等国内外重要刊物审稿人。计算机科学与技术学科（含专业学位）硕士生导师。人工智能与数据科学学院图像处理与模式识别研究所副所长。

主要讲授《计算机程序设计》、《图像处理与视觉计算》、《计算机技术基础》等本科生、研究生课程。年在校研究生规模约10人。指导2名硕士生获批“河北省在读研究生创新能力培养资助项目”。已毕业研究生主要就职于国内重要企事业单位、科研院所等机构。

研究方向：图像和视频处理与分析、人工智能、图像与视频缩放、视觉检测与图像测量、图像与视频显著性检测以及智能信息处理等。

欢迎有潜质的莘莘学子加盟图像处理与模式识别研究所攻读博士、硕士研究生学位，共创美好未来。

1.教育背景

2003.03-2006.03：天津大学，信号与信息处理，工学博士；

1998.09-2001.03：河北工业大学，微电子与固体电子学，工学硕士。

2.工作经历

2006.10-今：河北工业大学，副教授；

2002.12-2006.09：河北工业大学，讲师；

2007.3-2007.9：加拿大皇后大学，访问学者；

2010.1-2011.12：美国内布拉斯加州奥马哈大学，博士后；

2015.3-2016.3：美国内布拉斯加州奥马哈大学，访问学者。

二、主要科研成果

1.主持或参加的科研项目

[1]国家自然科学基金，二维提升小波变换和可变块运动补偿视频压缩编码技术（项目编号：60302018），2004.1-2006.12，负责人；

[2]河北省自然科学基金，基于视觉感知的显著目标检测及应用研究（项目编号: F2015202239）,2015.01-2017.12,负责人；

[3]河北省自然科学基金，基于深度特征表示的图像缩放方法研究（项目编号: F2019202281）,2019.01-2021.12,负责人；

[4]天津市科技计划项目，融合物联网及视觉技术的奶牛行为智能分析系统（项目编号：15ZCZDNC00130）2015.8-2018.7，第二完成人；

[5]天津市科技计划项目，基于智慧视频的公共场所反恐防恐系统研究（项目编号: 14RCGFGX00846）, 2014.12.16-2017.09.30,第二完成人；

[6]河北省高校科技计划项目，基于机器学习的无参考视频质量评价系统（河北省教育厅2009年第二批），2009.11-2012.7，主持人；

[7]河北省高校科技计划项目，基于小波域运动估计的监控视频图像运动分析及应用（项目编号: ZD200911）, 2009.06.30-2011.12.01,第二完成人；

2.主持或参加的科研奖励

[1]河北省自然科学奖，基于内容图像检索中的视觉特征描述研究，2009.01.01，排名第三

3.申请或取得专利

[1]发明专利，多模态脑部神经影像特征的处理方法，2019101282351，第一，已公开。

[2]发明专利，一种被拼接篡改的图像的检测方法，201911325073.7，第四，已公开。

[3]发明专利，基于三维金字塔图像生成网络的人群异常事件检测方法，201910398306X，第一，已公开。

[4]发明专利，基于分块和逐帧优化的视频缩放方法，2018102238328，第一，已公开。

[5]发明专利，将人脸表情识别和语音情感识别融合的视频情感识别方法，2018112722331，第三，已公开。

[6]发明专利，基于能量转移和均匀缩放的图像重定向方法，2018112748990，第三，已公开。

[7]发明专利，基于特征融合的奶牛个体识别方法，2017104433602，第一，已公开。

[8]发明专利，一种奶牛个体识别的方法，2017102694400，第三，已公开。

[9]发明专利，基于动态纹理特征的人脸表情的分类与识别方法，2016108296949，第三，已公开。

[10]发明专利，基于回归模型的金字塔人脸图像超分辨率重建方法，2017113812612，第四，已公开。

[11]发明专利，基于航拍视频图像的运动车辆检测方法，2017100139446，第五，已公开。

[12]发明专利，基于融合类测地线和边界对比的图像显著性检测方法，ZL201610800671.5，第三，已授权。

[13]发明专利，一种机织物组织结构种类的识别方法，ZL201511002347.0，第一，已授权。

[14]发明专利，一种机织物组织图的识别方法，ZL201511003862.0，第一，已授权。

[15]发明专利，一种双目视觉图像立体匹配方法，ZL201510882365.6，第四，已授权。

[16]发明专利，人脸图像匹配方法，ZL201510820897.7，第三，已授权。

[17]发明专利，一种词袋图像分类方法，ZL201510683226.0，第一，已授权。

[18]发明专利，一种人脸表情的识别方法，ZL201510621774.0，第一，已授权。

[19]发明专利，视频序列中人脸微表情的识别方法，ZL201510631089.6，第一，已授权。

[20]发明专利，基于结构相似度的车辆检测方法，ZL201510351724.5，第二，已授权。

[21]发明专利，基于视频序列的人脸表情识别方法，ZL201510612526.X，第一，已授权。

[22]发明专利，基于深度卷积神经网络的奶牛个体识别方法，ZL 201710000628.5，第四，已授权。

[23]发明专利，一种图像缩放方法，ZL201610987694.1，第六，已授权。

[24]发明专利，对图像进行美学评价的多特征融合方法，ZL201710025626.1，第六，已授权。

4.发表论文

在国内外刊物或重要学术会议上发表学术论文40余篇。代表性论文：

[1]Hao X,Bao Y,Guo Y*,et al. Multi-modal neuroimaging feature selection with consistent metric constraint for diagnosis of Alzheimer’s disease[J].Medical Image Analysis,2020,60:101625.SCI Q1

[2]Guo Y,Zhao K,Hao X, et al. Deep regression neural network for end-to-end person re-identification[J].IEEE Access,2019,7:92825-92837.SCI Q1.

[3]Guo Y,Liu Y,Ma R. Image saliency detection based on geodesic‐like and boundary contrast maps[J].ETRI Journal, 2019,41(6):797-810.EI.

[4]Guo Y,Ge X,Yu M,et al. Automatic recognition method for the repeat size of a weave pattern on a woven fabric image[J].Textile Research Journal,2019,89(14):2754-2775.SCI Q1.

[5]郭迎春,杨飞飞,师硕.基于自适应的ViBe运动目标检测方法[J].控制工程,2019,26(9):1703-1711.

[6]Zhang T,Yu M,Guo Y,et al. Content-Aware Retargeted Image Quality Assessment[J].Information,2019,10(3):111.EI.

[7]Geng S,Yu M,Guo Y,et al.A Weighted Center Graph Fusion Method for Person Re-Identification[J].IEEE Access,2019,7:23329-23342.SCI Q1.

[8]郭迎春,梁云鹤,于明,等.基于图像分块和优化累积能量图的线裁剪算法[J].电子与信息学报,2018,40(2):331-337.EI.

[9]Guo Y,Li Z,Liu Y,et al.Video object extraction based on spatiotemporal consistency saliency detection[J].IEEE Access,2018,6:35171-35181.SCI Q1.

[10]Guo Y,Hao Y,Yu M.Image retargeting quality assessment based on content deformation measurement[J].Signal Processing:Image Communication,2018,67:171-181.SCI Q2.

[11]Guo Y,Wei R,Liu Y.Weighted gradient feature extraction based on multiscale sub-blocks for 3d facial recognition in bimodal images[J].Information,2018,9(3):48.EI.

[12]Guo Y,Yan G,Xue C,et al.Blind Assessment of Wavelet-Compressed Images Based On Subband Statistics of Natural Scenes[M].Computer Vision: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications,2018,IGI Global,2018:1322-1337.EI.

[13]师硕,郭迎春,于洋.美国高校计算机科学原理课程介绍及启示[J].计算机教育,2018,(1):139-143.

[14]郭迎春,侯骏腾,于明,等.基于概率随机裁剪的图像缩放算法[J].通信学报,2017,38(6):30-38.EI.

[15]唐红梅,吴士婧,郭迎春,等.自适应阈值分割与局部背景线索结合的显著性检测[J].电子与信息学报,2017,39(7):1592-1598.EI.

[16]Yu Y,Guo Y,Wang R,et al.Registration Based on ORB and FREAK Features for Augmented Reality Systems[J].Transactions of Tianjin University,2017,23(2):192-200.EI.

[17]郭迎春,于洋,师硕,等.融合显著图和保真图的全参考图像质量评价[J].光电子·激光,2016,27(11):1228-1237.

[18]郭迎春,冯艳红,阎刚,等.基于对比敏感度的小波域图像显著性检测[J].通信学报,2015,36(10):47-55.EI.

[19]Guo Y,Xue C,Wang Y,et al.Micro-expression recognition based on CBP-TOP feature with ELM[J].Optik,2015,126(23):4446-4451.SCI Q4.

[20]郭迎春,阎刚,周颖,等.计算机专业教学中的本科生科研工作研究[J].计算机教育,2015,1:91-94.

[21]郭迎春,袁浩杰,吴鹏.基于Local特征和Regional特征的图像显著性检测[J].自动化学报,2013,39(8):1214-1224.EI.

[22]郭迎春,吴鹏,袁浩杰.基于自投影和灰度检索的视频帧中异常行为检测[J].数据采集与处理,2012(05):96-103.

[23]于明,王倩,郭迎春,等.一种图像的显著区域提取方法[J].光电工程,2012,39(8):18-25.

[24]郭迎春,于明,ZhuQiuming.基于子带相似性分析的JPEG2000图像无参考质量评价[J].电子与信息学报,2011,33(6):1496-1500.EI.

[25]郭迎春,袁浩杰,吴鹏.一种基于无参考的块效应评价方法[J].光电子·激光,2011,22(03):141-144.EI.

[26]郭迎春,侯正信,于明,梁艳红.最优内插的纯二维小波构造[J].光电子·激光,2008,19(6):795-798.EI.

[27]侯正信,王成优,郭迎春.提升小波变换二叉树图像编码算法[J].天津大学学报,2007,40(12):1409-1415.EI.

[28]于明,曲昕,郭迎春,等.一种基于冗余小波变换的DT网格运动估计和运动补偿方法[J].中国图象图形学报,2007,12(12):2072-2079.

[29]郭迎春,侯正信.纯二维小波滤波器组及其在图像压缩中的应用[J].光电子·激光,2005,16(8):982-988.EI.

5.取得软件著作权

[1]基于生成对抗网络的性别交换系统.第一.2019SR1148494.

[2]毕业生就业去向管理系统.第一.2019SR1113682.

[3]基于Jave的海鲜交易系统.第一.2019SR1113674.

[4]基于深度学习的车辆再识别系统.第一.2019SR0341932.

[5]高校学习社区系统.第一.2018SR712129.

[6]日程管理系统.第二.2018SR712124.

[7]基于安卓的驴友社交系统.第一.2018SR710516.

[8]健身信息管理系统.第二.2018SR710513.

[9]基于深度学习的表情动画生成系统.第一.2018SR610460.

[10]基于SSM框架的选房系统.第一.2018SR176288.

[11]最夕阳手机APP软件.第一.2017SR062044.

[12]人群密度估计系统.第一.2016SR195875.

[13]图像处理与模式识别研究所管理系统.第一.2016SR020961.

[14]医学影像显示系统.第三.2015SR082108.

[15]奖助学金管理系统.第二.2013SR133793.

[16]糖尿病计算器软件.第一.2013SR089234.

[17]校友会管理系统.第一.2012SR121313.

[18]公路交通流量监测系统.第一.2012SR121354.

三、联系方式

地址：天津市北辰区西平道5340号 邮编：300401

电话：+86-22-60435902

邮箱：guoyingchun@hebut.edu.cn