( 副教授 、研究生导师 、博士生导师 )
  • 学位:博士
  • 专业:未填
  • 职称: 副教授 、研究生导师 、博士生导师
  • 单位:计算机学院
个人简历

郑锦:副教授,博导。2009年毕业于北京航空航天大学计算机学院,获博士学位,2014-2015年作为访问学者赴美国哈佛大学访学。研究方向包括计算机视觉、大数据智能处理,特别在图像语义分割、视频运动目标分析与理解方面开展了深入研究。目前的具体研究内容主要为:针对地面、无人机、卫星遥感获取的视频图像大数据,开展智能视觉信息处理相关研究,包括目标检测、跨摄像机接力跟踪、行人再辨识、行为模式挖掘、GIS与视频印证等。多项研究成果已投入实际应用,取得了显著的经济效益和社会影响。

       先后主持国家自然科学基金面上项目、陆军预研、军科委创新特区、国家重点研发计划子课题、国家973计划子课题、国家863计划子课题、部委课题及多项国家重点实验室自主课题。担任某武器装备预研项目的副总设计师,并作为骨干参与了国家杰出青年基金、武器装备型号、机载信息处理系统处理等多项国家级、省部级项目。已在国内外核心刊物上发表论文50余篇,部分文章发表在《IEEE Transactions on Image Processing》等领域顶级期刊上。担任《IEEE Transactions on Image Processing》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》、《Journal of Electronic Imaging》、《计算机学报》、《电子学报》、《北航学报》等多个国内外期刊的审稿人。已申请国家发明专利10余项,软件著作权多项。相关研究成果获国家技术发明奖二等奖1项、国家科技进步二等奖1项、军内科技进步三等奖1项。目前承担了本科生《数字化多媒体基础》、《Matlab基础及其应用》、《Matlab图像与视频处理实用案例分析》、《数学建模入门》、《信号与系统》、《应用课堂》,以及研究生《数字图像处理》、《遥感图像与视频处理技术》、《多源信息融合》等课程的教学任务。

Email: JinZheng@buaa.edu.cn
Tel:010-82339024;18510718167
办公地点:  北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学新主楼G805

教育经历
2004.9-2009.6
 北京航空航天大学 | 计算机科学与技术  | 博士学位 
工作经历
2014.3-2015.3
 哈佛大学 
2009.7-至今
 计算机学院 | 北京航空航天大学 
研究概况

1、语义分割:Multi-scale spatial location preference for semantic segmentation

2、变换模型估计:

A Novel Projective-Consistent Plane Based Image Stitching Method

Accurate hyperspectral and infrared satellite image registration method using structured topological constraints

A Fast and Accurate Purification Method of Image Feature Point Pairs Using Structural Consistency Constraints

Motion estimation using maximum sub-image and sub-pixel phase correlation on a DSP platform

Conceptual space based model fitting for multi-structure data

An Accurate Multi-Row Panorama Generation Using Multi-Point Joint Stitching

An improved RANSAC based on the scale variation homogeneity

Digital image stabilization based on adaptive motion filtering with feedback correction

3、目标检测与跟踪:

Real-time object tracking via self-adaptive appearance modeling

Structured fragment-based object tracking using discrimination, uniqueness, and validity selection

An effective motion object detection method using optical flow estimation under a moving camera

The On-Orbit Noncloud-Covered Water Region Extraction for Ship Detection Based on Relative Spectral Reflectance

Moving object detection algorithm based on pixel spatial sample difference consensus

4、视频图像清晰化处理:

Single Image Defogging Based on Illumination Decomposition for Visual Maritime Surveillance

Parameter-adaptive nighttime image enhancement with multi-scale decomposition

Adaptive Single Image Dehazing using Joint Local-Global Illumination Adjustment

5、视频与GIS的结合:An integrated system of video surveillance and GIS