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刘成林

刘成林,1967年10月生,博士,研究员。现任中国科学院自动化研究所副所长、模式识别国家重点实验室主任。1989年毕业于武汉大学无线电信息工程系,1995年在中国科学院自动化研究所获模式识别与智能控制专业工学博士学位。1996年3月到1997年10月在韩国科学技术院(KAIST)从事博士后研究。1997年11月到1999年3月在日本东京农工大学从事博士后研究。1999年3月到2004年12月在日立中央研究所(东京)先后任研究员和主任研究员,2005年起在中国科学院自动化研究所任研究员、博士生导师。获得奖项和荣誉包括:国际文档分析与识别会议IAPR/ICDAR青年学者奖(2005)、国家杰出青年科学基金(2008)、IAPR Fellow (2012), IEEE Fellow (2014). 2019年当选为中国人工智能学会副理事长。目前主持承担“创新2030-新一代人工智能重大项目”、国家自然科学基金委创新研究群体项目等。

    主要研究方向及内容

    1、模式分类与机器学习 

    模式分类和机器学习是模式识别与智能感知的基础理论和基本方法。面向具有判别性和鲁棒性的分类器设计,研究非监督学习与监督学习、生成模型与判别模型相结合的学习方法;面向分类器少样本学习和自适应,研究结合迁移学习和在线学习的自适应方法;模拟人类自主学习行为机制,研究多模态和多任务协同的在线自主学习模型与方法。另一方面,模拟人脑神经信息处理机制,研究基于新型神经元特性和神经网络结构的模式识别与认知计算模型。

    2、文档图像分析与识别 

    文档图像分析和文字识别是一类重要的模式识别问题,也是验证类人智能感知和学习能力的一个重要场合。研究文档图像的预处理、图文分离、文本行分割、文本行识别、上下文表示和利用的计算模型与方法。着重从机器学习的角度,研究面向文档图像分割和识别的聚类、分类、上下文融合推理方法以及面向上下文融合的多任务协同学习与认知方法。

    代表性论文

    Zhong, Z., Yang, Z., Deng, B., Yan, J., Wu, W., Shao, J., Liu, C.-L. (2020) BlockQNN: Efficient block-wise neural network architecture generation, IEEE Tran. Pattern Analysis and Machine Intelligence, published online, 2020.

    Wu, J.-W., Yin, F., Zhang, Y.-M., Zhang, X.-Y., Liu, C.-L. (2020) Handwritten Mathematical Expression Recognition via Paired Adversarial Learning, Int. J. Computer Vision, Published online.

    Xu, T.-B., Yang, P., Zhang, X.-Y., Liu, C.-L. (2019) LightweightNet: Toward fast and lightweight convolutional neural networks via architecture distillation, Pattern Recognition, 88: 272-284. 

    He, W., Zhang, X.-Y., Yin, F., Liu, C.-L. (2018) Multi-oriented and multi-lingual scene text detection with direct regression, IEEE Trans. Image Processing, 27(11): 5406-5419. 

    Zhang, X.-Y., Yin, F., Zhang, Y.-M., Liu, C.-L., Bengio, Y. (2018) Drawing and recognizing Chinese characters with recurrent neural network, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 40(4): 849-862. 

    Xie, G.-S., Zhang, X.-Y., Yan, S., Liu, C.-L. (2017) SDE: A novel selective, discriminative and equalizing feature representation for visual recognition, International Journal of Computer Vision, 124(2): 145-168. 

    Zhang, Y.-M., Huang, K., Geng, G.-G., Liu, C.-L. (2015) MTC: A fast and robust graph-based transductive learning algorithm, IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, 26(9): 1979-1991. 

    Yang, P., Huang, K., Liu, C.-L. (2013) Geometry preserving multi-task metric learning, Machine Learning, 92(1): 133–175. 

    Wang, H., Klaeser, A., Schmid, C., Liu, C.-L. (2013) Dense trajectories and motion boundary descriptors for action recognition, Int. J. Computer Vision, 103: 60-79. 

    Zhang, X.-Y., Liu, C.-L. (2013) Writer adaptation with style transfer mapping, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35(7): 1773-1787. 

    Zhong, G., Liu, C.-L. (2013) Error-correcting output codes based ensemble feature extraction, Pattern Recognition, 46(4): 1091-1100. 

    Wang, Q.-F., Yin, F., Liu, C.-L. (2012) Handwritten Chinese text recognition by integrating multiple contexts, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 34(8): 1469-1481. 

    Pan, Y.-F., Hou, X., Liu, C.-L. (2011) A hybrid approach to detect and localize texts in natural scene images, IEEE Trans. Image Processing, 20(3): 800-813, 2011. 

    Jin, X.-B., Liu, C.-L. (2010) Xinwen Hou, Regularized margin-based conditional log-likelihood loss for prototype learning, Pattern Recognition, 43(7): 2428-2438. 

    Liu, C.-L. (2007) Normalization-cooperated gradient feature extraction for handwritten character recognition, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 29(8): 1465-1469. 

    实验室网址:http://www.nlpr.ia.ac.cn/liucl 

    E-mail: liucl@nlpr.ia.ac.cn

    电话:010-82544797