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封举富

     

  

图像处理、模式识别和生物特征识别等

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  • 姓名:封举富
  • 目前身份:
  • 担任导师情况:
  • 学位:
  • 学术头衔:

    博士生导师

  • 职称:-
  • 学科领域:

    应用数学

  • 研究兴趣:图像处理、模式识别和生物特征识别等
个人简介

封举富,1967年10月生于湖南蓝山。理学博士,教授,博士生导师。
教育经历:
  1994年9月-1997年7月,北京大学数学科学学院,获理学博士学位。
  1989年9月-1992年7月,北京大学信息科学中心,获理学硕士学位。
  1985年9月-1989年7月,北京大学数学系,获理学学士学位。
工作经历:
  1992年7月-现在,北京大学信息科学技术学院智能科学系、北京大学信息科学中心、视觉与听觉信息处理国家重点实验室。
  主要研究方向为图像处理、模式识别和生物特征识别等。曾主持或参加过多项国家自然科学基金、航天863、95攻关和973课题的研究工作。现任《中国图像图形学报》、《模式识别与人工智能》编委。2004年担任国家自然科学基金委员会信息科学部自动化学科评审专家和国家科学技术奖励评审专家。先后担任多个国际会议程序委员会委员。1993年,获第一届亚洲计算机视觉国际会议优秀论文奖,日本大阪。2000年获得教育部"中国高校科学技术奖"二等奖。
研究成果:
  1.提出了局部傅立叶纹理描述子和基于马尔科夫随机场与高斯混合模型的纹理图像分析方法,在此基础上提出了彩色纹理矩(CTM)方法用于基于内容的图象检索,提出了一种基于颜色渐进编码的伪彩色图像压缩算法。
  2.提出了一种新的图像距离--图像欧氏距离(IMED)。给出了一个线性子空间之间的距离度量。
  3.提出了一系列特征选择方法(从两类到多类,从线性到非线性)和快速算法。证明了二维主成分分析(PCA)与分块主成分分析等价、二维线性判别分析(LDA)与分块线性判别分析等价。
  4.提出了线画图重构中的自动误差校正原理及其快速实现算法,解决了其中的误差校正问题。
  5.提出并实现了指纹图像连续方向场的快速提取方法和基于偏微分方程的指纹图像处理方法,提高了指纹的自动分类、定位及形态与细节特征提取的准确率。目前,北京大学指纹自动识别系统可以支持千万人级数据库查询,比对速度达到50万枚指纹/秒,并已广泛应用于铁道部、安全部、浙江、云南、湖南、海南、山西、内蒙、河北、西藏、甘肃、新疆建设兵团、宁夏、陕西、青海等15个省部级和200多个地市公安系统。浙江省公安厅利用北京大学指纹自动识别系统,破案量连续五年位居全国第一,2004年直破案件量达到14000多起。

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