范佳媛


  职称:青年副研究员,硕士生导师

  邮箱:jyfan@fudan.edu.cn




个人简介

范佳媛博士,复旦大学工程与应用技术研究院青年副研究员,上海市特聘专家,入选2019年度上海市浦江人才计划。2013年毕业于新加坡南洋理工大学电机与电子工程学院,并获得博士学位。2014年1月至2019年2月在新加坡资讯通信研究院担任研究员。范佳媛于2019年3月加入复旦大学,主要从事图像与遥感信号处理、机器学习、信息安全等方面的研究,可应用于图像分类、图像内容鉴定、图像分割和目标检测、实时监控、场景识别等领域。范佳媛近五年来在各类CCF A/JCR一区期刊如IEEE T-PAMI/T-IP/T-IFS及会议发表论文20余篇,部分论文被评为ESI高被引用论文和热点论文。



研究方向

1.智能图像分析和高分辨率图像处理:主要是利用各类深度学习算法包括深层稀疏编码算法、超像素图像分割算法、全卷积深度分割网络算法等来对各类图像尤其是高分辨率遥感图像进行分类和目标检测,从而有效的实现对某一地面区域的精准监控。

2.机器学习和深度学习:主要是利用各种特征提取和模式识别技术进行图片内容鉴定的算法。包括但不限于利用图像参数与像素特征之间关联性进行回归学习,利用图像白平衡与图像内容统计特征之间关系进行区分性分类,利用深度卷积神经网络提取图像目标特征等算法。所研究算法应用在实际环境中并取得卓越效果。



代表性成果

1.J. Fan, T. Chen and F. Zhou, BURSTS: A Bottom-Up Approach for Robust Spotting of Texts in Scenes, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2020

2.T. Chen, S. Lu, J.Fan, SS-HCNN: Semi-Supervised Hierarchical Convolutional Neural Network for Image Classification, IEEE Trans. on Image Processing, 2019, 28(5): 2389-2398

3.J. Fan, T. Chen, S. Lu, Superpixel Guided Deep-Sparse-Representation Learning for Hyperspectral Image Classification, IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology , 2018, 28(11): 3163-3173

4.T. Chen, S. Lu, J. Fan, S-CNN: Subcategory-Aware Convolutional Networks for Object Detection, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018, 40(10):2522-2528

5.J. Fan, T. Chen, S. Lu, Unsupervised Feature Learning For Land-Use Scene Recognition, IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(4): 2250-2261

6.J. FanHong Cao, Alex Kot, Estimating EXIF Parameters Based On Noise Features For Image Manipulation Detection, IEEE Trans. on Information Forensics and Security, 2013, 8(4): 608-618

7.J. Fan, T. ChenAlex Kot, EXIF-white Balance Recognition For Image Forensic Analysis, Multidimensional Systems and Signal Processing, 2017, 28(3): 795-815

8.J. Cao, T. Chen, J. Fan, Landmark Recognition with Compact BoW Histogram and Ensemble ELM, Multimedia Tools and Applications, 2016, 75(5): 2839 – 2857

9.T. Chen, S. Lu, J. Fan, Context-Aware Vocabulary Tree For Mobile Landmark Recognition, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2015, 30(C): 289-298