北京交通大学

个人履历

冯松鹤 Songhe Feng

职 称：教授

学 位：博士

邮 箱：shfeng@bjtu.edu.cn

办公电话：

个人主页：faculty.bjtu.edu.cn/8407/

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教育经历：

2003.09 - 2009.01 北京交通大学, 计算机与信息技术学院, 计算机应用技术专业, 博士, 导师：须德 教授

1999.09 - 2003.06 北京交通大学, 计算机与信息技术学院, 计算机科学与技术专业, 学士

工作经历：

2017.12 - 至今 北京交通大学，计算机与信息技术学院，教授

2017.09 - 2017.12 德国德累斯顿工业大学，计算机科学系，国家公派访问学者

2013.10 - 2014.10 美国密歇根州立大学，计算机科学与工程系，国家公派访问学者

2012.12 - 2017.11 北京交通大学，计算机与信息技术学院，副教授

2011.01 - 2012.11 北京交通大学，计算机与信息技术学院，讲师

2009.04 - 2010.12 北京交通大学，计算机与信息技术学院，师资博士后

研究方向

大规模图像及视频语义内容理解;

机器学习及在多媒体信息处理中的应用;

发表论文和著作

代表性论文：

Songhe Feng, Zheyun Feng, Rong Jin. Learning to Rank Image Tags with Limited Training Examples. IEEE Trans. on Image Processing, 24(4), pp. 1223-1234, 2015. (SCI, CCF A类)

Songhe Feng, Congyan Lang, Jiashi Feng, Jiebo Luo. Human Facial Age Estimation by Cost Sensitive Label Ranking and Trace Norm Regularization. IEEE Trans. on Multimedia, 19(1), pp. 136-148, 2017. (SCI, CCF B类)

Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Graph Matching with Adaptive and Branching Path Following. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017. (SCI, CCF A类, Online First)

Congyan Lang, Jiashi Feng, Songhe Feng, Jingdong Wang, Shuicheng Yan. Dual Low-Rank Pursuit: Learning Salient Features for Saliency Detection. IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems, 27(6), pp. 1190-1200, 2016. (SCI, CCF B类)

Songhe Feng, Congyan Lang, Bing Li. Towards Relevance and Saliency Ranking of Image Tags. ACM Multimedia, pp.917-920, 2012. (CCF A类)

Bing Li, Songhe Feng. Scaring or pleasing: exploit emotional impact of an image. ACM Multimedia, pp.1365-1366, 2012. (CCF A类)

Chenjing Yan, Congyan Lang, Songhe Feng. Facial Age Estimation Based on Structured Low-rank Representation. ACM Multimedia, pp. 1207-1210, 2015. (CCF A类)

Zheyun Feng, Songhe Feng, Rong Jin. Image Tag Completion by Noisy Matrix Recovery. ECCV, pp. 424-438, 2014. (CCF B类)

图像标注等相关领域:

Songhe Feng, Zheyun Feng, Rong Jin. Learning to Rank Image Tags with Limited Training Examples. IEEE Trans. on Image Processing, 24(4), pp. 1223-1234, 2015. (SCI, CCF A类)

Songhe Feng, Congyan Lang, Jiashi Feng, Jiebo Luo. Human Facial Age Estimation by Cost Sensitive Label Ranking and Trace Norm Regularization. IEEE Trans. on Multimedia, 19(1), pp. 136-148, 2017. (SCI, CCF B类)

Songhe Feng, Congyan Lang. Graph Regularized Low-rank Feature Mapping for Multi-label Learning with Application to Image Annotation. Multidimensional Systems and Signal Processing, 2017. (SCI, Online First)

Yanan Dong, Congyan Lang, Songhe Feng(通讯作者). General Structured sparse learning for human facial age estimation. Multimedia Systems, 2017. (SCI, CCF C类, Online First)

Xiaoying Wang, Songhe Feng(通讯作者), Congyan Lang. Semi-supervised dual low-rank feature mapping for multi-label image annotation. Multimedia Tools and Applications, 2018. (SCI, CCF C类, Online First)

Songhe Feng, Weihua Xiong. Hierarchical sparse representation based multi-instance semi-supervised learning with application to image categorization. Signal Processing, 94(1), pp.595-607, 2014. (SCI, CCF C类)

Songhe Feng, De Xu. Attention-driven Salient Edge(s) and Region(s) Extraction with Application to CBIR. Signal Processing, 90(1), pp.1-15, Jan.2010. (SCI, CCF C类)

Songhe Feng, De Xu. Transductive Multi-Instance Multi-Label Learning Algorithm with Application to Automatic Image Annotation. Expert Systems with Applications, 37(1), pp. 661-670, Jan.2010. (SCI, CCF C类)

Congyan Lang, Songhe Feng. Supervised sparse patch coding towards misalignment-robust face recognition. Journal of Visual Communication and Image Representation, 24(2): 103-110, 2013. (SCI, CCF C类)

Chenjing Yan, Congyan Lang, Songhe Feng. Facial Age Estimation Based on Structured Low-rank Representation. ACM Multimedia, pp. 1207-1210, 2015. (CCF A类)

Zhu Teng, Junliang Xing, Qiang Wang, Congyan Lang, Songhe Feng. Robust Object Tracking based on Temporal and Spatial Deep Networks. ICCV, pp.1153-1162, 2017. (CCF A类)

社群图像语义标签过滤等相关领域：

Songhe Feng, Congyan Lang, Bing Li. Towards Relevance and Saliency Ranking of Image Tags. ACM Multimedia, pp.917-920, 2012. (CCF A类)

Zheyun Feng, Songhe Feng, Rong Jin. Image Tag Completion by Noisy Matrix Recovery. ECCV, pp. 424-438, 2014. (CCF B类)

Songhe Feng, Congyan Lang, De Xu. Beyond Tag Relevance: Integrating Visual Attention Model and Multi-Instance Learning for Tag Saliency Ranking. In: Proc of. ACM International Conference on Image and Video Retrieval (ACM CIVR2010), pp.288-295, 2010. (CCF B类)

Songhe Feng, Congyan Lang, Hongzhe Liu, Xiankai Huang. Adaptive All-Season Image Tag Ranking by Saliency-Driven Image Pre-Classification. Journal of Visual Communication and Image Representation, 24(7), pp.1031-1039. 2013. (SCI, CCF C类)

Songhe Feng, Hong Bao. Combining visual attention model with multi-instance learning for tag ranking. Neurocomputing, 74(2011). 3619-3627. (SCI, CCF C类)

Bing Li, Songhe Feng. Scaring or pleasing: exploit emotional impact of an image. ACM Multimedia,pp.1365-1366, 2012. (CCF A类)

图像显著性检测等相关领域：

Congyan Lang, Jiashi Feng, Songhe Feng, Jingdong Wang, Shuicheng Yan. Dual Low-Rank Pursuit: Learning Salient Features for Saliency Detection. IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems, 27(6), 1190-1200, 2016. (SCI, CCF B类)

Zun Li, Congyan Lang, Songhe Feng, Tao Wang. Saliency Ranker: A New Salient Object Detection Method. Journal of Visual Communication and Image Representation, 50(1), pp. 16-26, 2018. (SCI, CCF C类)

Honglin Quan, Songhe Feng, Baifan Chen. Two Birds with One Stone: A Unified Approach to Saliency and Co-Saliency Detection via Multi-Instance Learning. IEEE Access, 2017. (SCI)

图匹配算法等相关领域：

Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Graph Matching with Adaptive and Branching Path Following. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017. (SCI, CCF A类, Online First)

Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Symmetry-Aware Graph Matching. Pattern Recognition, 60, pp. 657-668, 2016. (CCF B类)

Tao Wang, Hua Yang, Congyan Lang, Songhe Feng. An error-tolerant approximate matching algorithm for labeled combinatorial maps. Neurocomputing, 156(25). 211-220, 2015. (SCI, CCF C类)

科研项目及获奖情况

科研项目：

(new) 国家自然科学基金面上项目：弱监督学习框架下大规模图像语义理解关键技术研究，2019-2022.

1. 国家自然科学基金面上项目：海量社群图像语义理解关键技术研究，2015--2018.

2. 北京市自然科学基金面上项目：基于上下文语义的社群图像语义理解关键技术研究, 2016-2018.

3. 国家自然科学基金青年基金：基于视觉认知理论的图像层次化语义理解研究, 2012-2014.

4. 基本科研业务费：基于上下文的图像语义理解关键技术研究，2014--2015.

5. 其它部市：社群图像语义理解，2013--2014.

6. 国家自然科学基金：基于上下文感知的互联网社群图像语义理解，2013--2016.

7. 人才基金：基于Web图像搜索和视觉注意力机制的标签排序算法研究，2012--2014

8. 博士点基金：面向视觉感知的图像层次化语义理解研究，2012---2014.

9. 其它：基于多示例多标记学习的图像自动标注及分类算法研究，2012-2013.

10. 基本科研业务费：海量图像语义标注及情感分类算法研究，2011-2014.

11. 其它部市：基于视觉认知理论的图像语义标注及多标记排序算法研究，2010-2012.

12. 教育部：基于视觉认知理论的图像层次化语义理解研究，2010--2011.

13. 国家自然科学基金“面上”：基于视觉感知的中国书画图像语义自动分类研究，2010--2012-

14. 基本科研业务费：基于视知觉的图像层次化语义标注算法研究，2009-2012.

15. 其它部市：基于颜色认知的图像层次化语义标注算法研究，2010-2011.

获奖情况：

[1] 入选2015-2017年度北京交通大学青年英才计划II类;

[2] 2011年度，北京交通大学握奇奖教金;

[3] 2010年度，计算机与信息技术学院教学基本功比赛一等奖;

授课及指导研究生

本人拟于2019年度招收1名博士研究生(直接攻读博士/硕博连读/公开招考)，2-3名学术型硕士研究生(公开招考)，研究方向包括但不限于：机器学习算法及其在多媒体内容分析中的应用。

感兴趣的同学请与我邮件联系!

在读学生:

吕庚育 (博士研究生, 2018-)

孙利娟 (博士研究生, 2017-)

权洪林 (硕士研究生, 2016-)

黄文英 (硕士研究生, 2016-)

叶 苹 (硕士研究生, 2017-)

黄维雪 (硕士研究生, 2017-)

李子薇 (硕士研究生, 2018-)

孙 悦 (硕士研究生, 2018-)

刘 燕 (硕士研究生, 2018-)

李艳青 (硕士研究生, 2018-)

季玲玲 (硕士研究生, 2018-)

已毕业学生:

谢延涛 (硕士 2014), 国家电网

罗骁原 (硕士 2016), 中航信

邢妍妍 (硕士 2016), 光明日报

翟昱昊 (硕士 2016), 京东方集团

李敬伟 (硕士 2017), 航天三院

孙 健 (硕士 2017), 德勤集团

王晓莹 (硕士 2018，校级优秀硕士论文获得者), 中国建设银行

本科生课程：

高级语言程序设计;

JAVA语言程序设计;

多媒体应用基础;

研究生课程：

基于学习的多媒体内容分析;

机器视觉基础;

视觉认知与视觉媒体计算;