魏宪，男，1986年10月生，研究员，博士，博士毕业于德国慕尼黑工业大学模式识别与智能系统专业。获中国科学院“百人计划”（青年）等项目支持。主要研究方向为机器学习，嵌入式AI，机器视觉，智能驾驶感知与决策系统。在人工智能领域内的IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligent (T-PAMI), IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems (T-NNLS), IEEE Trans. on Image Processing (T-IP), Pattern Recognition (PR), Information Fusion, IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing (T-GRS), IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering (T-KDE), Knowledge-Based System (KBS)和《自动化学报》等期刊，以及IEEE CVPR, IJCNN, IEEE ICASSP, ICPR等国际会议上发表论文60余篇。申请专利20余项，授权软件著作权5项，并著有英文专著一部。
机器视觉与模式识别团队重点布局以机器学习为基础的视觉识别与理解的算法与系统开发，以及多样化的模式识别与理解应用研究。研究专业方向为：（1）模式识别与智能系统；（2）人工智能基础理论及系统应用。团队围绕模式识别与机器学习基础理论与算法研究，以及在智能驾驶、智能安防、医学图像处理、时序数据分析等方向的典型应用，以及相应算法硬件加速技术研究，取得了一系列原创性科研成果。团队开发了“基于多尺度卷积神经网络人脸识别的场景应用”、“新一代视频语义报警柱系统”、“室外物流机器人多模态识别系统”等一系列成果并实现应用转化。
近期发表论文如下：
[1]Xian Wei, Hao Shen, Martin Kleinsteuber.Trace Quotient with Sparsity Priors for Learning Low Dimensional Image Representations[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2020. (DOI:10.1109/TPAMI.2019.2921031)
[2]Xian Wei,Yuanxiang Li, Hao Shen, Xuan Tang,fengxiang wang, Yi Lu Murphey. Reconstructible Nonlinear Dimensionality Reduction via Joint Dictionary Learning[J]. IEEE Transactions on Neural Network and Learning System.vol.30(1), PP:175-189, 2019
[3]Xian Wei, YuanxiangLi, Hao Shen, Zhongfeng Wang, Dynamical Texture Modeling via Joint Video Dictionary Learning[J].IEEE Transactions on Image Processing, vol.26(6), pp: 2929 –2943, 2017.
[4]Xian Wei, Yuanxiang Li, Hao Shen, Yi Lu Murphey, Joint Learning Sparsifying Linear Transformation for Low-Resolution Image Synthesis and Recognition[J],Pattern Recognition, vol.66, pp:412-424,2017.
[5]Jinguang Sun, Wanli Wang,Xian Wei(*), Li Fang, Xiaoliang Tang, Yusheng Xu, Hui Yu, Wei Yao, Deep Clustering With Intra-class Distance Constraint for Hyperspectral Images,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), 2020.08.
[6]Xian Wei, Hao Shen, Martin Kleinsteuber, Trace Quotient Meets Sparsity: A Method for Learning Low Dimensional Image Representations[C].IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2016), pp:5268-5277, 2016
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