苍岩

留学生指导教师
主要研究方向：

参与国自然基金一项
主持横向课题3项

2013.3 -2015.12 哈尔滨工程大学，  博士后
2012.5-2013. 5 英国南安普顿大学， 访问学者
2003.3-2007.3  哈尔滨工程大学，  博士
2000.9-2003.3  哈尔滨工程大学， 硕士

2006.09-至今 哈尔滨工程大学，信息与通信工程学院

1. 深度学习&机器学习
    深度学习是机器学习的一个分支。它的主要特点是通过多层次的学习而得到对于原始数据的不同抽象层度的表示，进而提高分类和预测等任务的准确性。深度学习被成功地用于包括图像识别，语音识别以及预测等多个应用领域，并大幅度地提升了领域内识别精度。课题组目前研究的项目中，深度学习被成功地用于包括图像识别，语音识别和预估等在内的多个领域，并大幅度地提升了准确度。课题组目前的主要任务是开发一个灵活高效的大规模深度学习系统，通过和中兴、华为等公司合作将其应用不同的产品中。
2. 图像识别
    时至今日，图像和视频已经成为人们记录生活、分享信息的重要手段，也是大数据时代最主要的非结构化数据形态。图像识别是通过计算机辨识图像内容并提取语义信息的过程，典型的任务包括物体识别、物体检测、图像分类标注等，在图像类数据的智能化分析管理中扮演着至关重要的角色。课题组已经自主研发出一套比较完整的图像识别系统，能够有效地处理特定物体的检测识别（如人脸、文字或是商品）、通用图像的分类标注、以及主观图像质量评估等问题，被广泛用于各种产品中。我们的理想是：用图像承载丰富的信息，开启属于每个用户的读图时代。
3. 计算机视觉（双目立体测量）
   双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。课题组已经自主开发出一条双目立体测量系统，结合学校的“三海一核”特点，将其应用于海水自由表面波高测量中。

《基于随机模型的动态纹理分析方法研究》国家自然科学基金
《智能预警监测系统》横向课题  20万
《基于深度学习的个体识别测重系统》横向课题 50万
《基于深度学习的会议记录系统》横向课题 30万

2013.9 奥地利 第43届噪声振动国际会议，口头报告
2012.6 北京，第12 届信号处理国际会议，口头报告

热爱科研，热爱算法，热爱代码！
主要应用Visual C++， Python两种编程语言。对于没有语言基础的同学，课题组会单独安排学长指导辅助编程。

1. 《专业英语阅读》32学时，专业任意选修课

1. 《Modern Digital Signal Processing 》32学时，留学生学位课

1  电子信息工程专业综合实验， 32学习，专业指定选修课

黑龙江省生物医学会会员

1项

发表EI，SCI检索文章多篇