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白雪飞

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  • 白雪飞

    最终学历:研究生

    研究方向:图像处理

    电子邮箱:baixuefei@sxu.edu.cn

  • 最终学位:博士

    研究生导师:硕士生导师

    联系电话:0351-7010566

个人简介

博士,副教授,硕士生导师,研究方向为图像处理与机器学习。先后在《Neurocomputing》、《Neural Computing and Application》、《Optik》和《计算机研究与发展》等国内外学术期刊发表SCI论文10多篇,主持国家自然科学基金项目1项、山西省自然科学基金项目1项、山西省高等学校科技创新项目1项,参与多项国家自然科学基金项目和省部级项目,获得实用新型发明专利1项、软件著作权20多项。

主持或参与项目
    1. 国家自然科学基金项目(No. 6127329): 提高支持向量机处理复杂数据效能的方法研究 , 2013.01-2016.12, (参与);

    2. 国家自然科学基金项目(No. 60975035): 粒度支持向量机学习方法及应用研究, 2010.01-2012.12, (参与);

    3. 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20091401110003): 粒度支持向量机学习方法研究, 2010.01-2012.12, (参与);

    4. 教育部科学技术研究重点项目(No.208021): 支持向量机核选择的非统计学方法研究, 2008.01-2010.12, (参与);

    5. 山西省青年科学基金(No.2011021013-2): 可信约束下的Web服务聚合方法研究, 2011.01-2013.12, (参与);

    6. 山西省自然科学基金(No.2009011017-2): 支持向量机集成学习方法研究, 2008.01-2010.12, (参与);

    7. 太原市科技攻关计划(No.08121020): 基于VR-GIS的数字旅游导航器的研发, 2008.07-2009.12, (参与) 。


发表论文

    [1]Xuefei Bai,Wenjian Wang. Principal pixel analysis and SVM for automatic image segmentation, Neural Computing and Applications, 2016, 27(1):45–58.点击阅览

    [2]Xuefei Bai,Wenjian Wang. Saliency-SVM: An automatic approach for image segmentation, Neurocomputing, 2014, 136:243–255.点击阅览

    [3]白雪飞,王文剑,梁吉业. 基于区域显著性的活动轮廓分割模型, 计算机研究与发展, 2012, 49(12):2686-2695.点击阅览

    [4]张荣,王文剑,白雪飞. 基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法, 计算机科学, 2012, 39(11):267-271.

    [5]郭文涛,王文剑,白雪飞. 基于视觉注意的SVM彩色图像分割方法, 计算机工程与应用, 2011, 47(36):174-176.

    [6]白雪飞,李茹. 神经网络集成的多表情人脸识别方法, 计算机工程与应用, 2010, 46(4):145-148.

    [7]Xuefei Bai,Wenjian Wang. An approach for faicial expression recognition based on neural network, Proceedings of 2009 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Baoding, China, 2009, 1:19-23.

    [8]Xuefei Bai,Wenjian Wang. An approach for facial expression recognition based on neural network ensemble, Proceedings of 2009 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2009, 1:19-23.

    [9]白雪飞,李茹. 基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法, 计算机工程与应用, 2007, 43(34):200-203.

    [10]白雪飞. 改进后的Zernike矩阵文物图像检索中的应用, 计算机应用与软件, 2007, 24(3):135-136、186.