华南理工大学电子与信息学院导师介绍:金连文
姓名:金连文 性别:男 出生年月:1968年 职称:教授 学院:电子与信息学院 最后学历:博士
姓名:金连文 性别:男 出生年月:1968年
职称:教授 学院:电子与信息学院 最后学历:博士
主要研究方向:人机通信智能接口,智能视觉计算、图像处理、模式识别
金连文,男,1968年出生,贵州省都匀市人,博士,教授,博士生导师。1991年本科毕业于中国科技大学 无线电系 (866),获无线电新技术学士学位及计算机软件及应用技术辅修学位,1996年于华南理工大学通信与电子系统专业获博士学位。先后2次到香港大学计算机科学系进行访问研究。2000年晋升为副教授,2004 年破格晋升为教授,2005年聘任为博士生导师。目前为教育部新世纪优秀人才,科技部863计划专家库专家,广东省图像图形学会理事,广东省“千百十”人才工程培养对象,华南理工大学中青年学术骨干, IEEE计算机学会及通信学会会员,中国图像图形学会会员,微软技术俱乐部顾问。
主要研究方向:文字识别、图像处理、人机通信智能接口、机器视觉、模式识别、智能信息处理、计算机书法及中文信息处理。
近年来,在文字识别、人机通信智能接口、图像处理等领域先后发表论文80余篇,多篇(41篇次)论文被SCI、ISTP、EI收录,多篇论文被国内外同行引用近60次。获得实用新型专利授权3项,获得软件版权登记1项。先后主持了2项国家自然科学基金、2项广东省自然科学基金、1项广东省自然科学基金重点项目、1项广东省科技攻关项目、3项Motorola国际合作研究基金、1项微软亚洲研究院合作研究课题等在内的科研项目近20项。
主要研究方向及特长包括:(1)人机通信智能接口技术及应用;(2)机器视觉与图像处理;(3)模式识别、文字识别;(4)智能信息处理、神经网络及应用;(5)计算机辅助汉字学习、多媒体汉字技术、计算机书法。(6)、嵌入式系统研发及应用。
部分发表论文:
1. Teng Long, Lianwen JIN, Building Compact MQDF Classifier for Large Character Set Recognition by Subspace Distribution Sharing, Pattern Recognition (SCI Impact Factor 2.15), vol.41, no.9, pp2916-2926, 2008.
2. X.T. LI, J. SUN, L.W. JIN and M. LIU. Bi-parameter CGM model for approximation of α-stable PDF. IET Electronics Letters, Vol.44, Issue 18, August 2008, pp.1096-1097. (SCI, IF=1.01)
3. 李旭涛,王首勇,金连文. 应用Alpha稳定分布对雷达杂波的辨识. 电子与信息学报, 2008,30(9) :2042-2045. (EI: ************)
4. Lianwen Jin, Duanduan Yang, Li-Xin Zhen, Jian-Cheng Huang, A Novel Vision based Finger-writing Character Recognition System, Journal of Circuit, System and Computer. Vol.16, no.3, pp421-436, (SCI) , 2007
5. 邓洪波; 金连文; 一种基于局部Gabor滤波器组及PCA+LDA的人脸表情识别方法,中国图象图形学报, Journal of Image and Graphics, 2007年 02期
6. 金连文; 徐睿; 杨端端; 镇立新; 黄建成; 手指书写:一种虚拟文字识别人机交互新方法, 电子学报, vol.35, no.3, pp396-401, 2007年
7. Lianwen JIN, Gang Wei, “Handwritten Chinese Character Recognition with Directional Decomposition Cellular Features”, Journal of Circuit, System and Computer, Vol.8, No.4, pp.517-524, 1999.
8. Lian-Wen JIN, Rui XU, Fingertip detection using mathematical morphology and template matching, Asian Journal of Information Technology, 3(4): 266-270, 2004
9. LianWen JIN, JunXun Yin,Xue Gao, “STUDY OF SEVERAL DIRECTIONAL FEATURE EXTRACTION METHODS WITH LOCAL ELASTIC MESHING TECHNOLOGY FOR HCCR”,Proceedings of the Sixth Intel. Conference for Young Computer Scientist, pp232-236, Oct. 2001, P.R. China
10. Jin LianWen, Qin JianZhao, CAR PLATE NUMBER CHARACTERS RECOGNITION USING GABOR ORIENTATION FEATURES AND NEURAL NETWORKS,Proceedings of IEEE ICNNSP,2003。
11. Ma Xiaobin, Jin Lianwen, Shen Dongsheng, Yin Junxun,A MIXED PARALLEL NEURAL NETWORKS COMPUTING UNIT IMPLEMENTED IN FPGA, Proceedings of IEEE ICNNSP,: 2003。
12. Lianwen Jin, Jiancheng Huang, JunXun Yin, Qianhua He, “Deformation Transformation for Handwritten Chinese Character Shape Correction”, “Lecture Notes in Computer Science”, vol.1948, 2000, pp450-457.
13. 金连文, 徐秉铮,“限定性手写体汉字识别的一种可变形弹性匹配模型”, 《电子学报》,vol.25, no.5, pp35-38, 1997年。)
14. 金连文, 徐秉铮,“基于多级神经网络结构的手写体汉字识别”,《通信学报》,vol.18,no.5, pp21-27, 1997。
15. 金连文,彭秀兰,尹俊勋,“一种手写体汉字特征提取新方法——小波变换及弹性网格技术的应用”,《中国图像图形学报》,Vol.3, No.8, pp.549-552, 1998。(核心期刊)
16. 金连文, 徐秉铮,“RBF-DDA神经网络用于手写体汉字识别的研究",华南理工大学学报,Vol.25, No.9, pp97-101, 1997年。
17. 金连文,梁羽杰,“一种新的距离分类方法及其应用”,《计算机工程》,Vol.25, No.8, pp.30-32,1999.
18. 金连文,徐秉铮,“手写体汉字识别的一种新的特征提取方法——弹性网格方向分解特征”,《电路与系统学报》,vol.2, no.3, pp.7-12, 1997.
19. 毛慧芸,金连文,韦岗,“汉字的分形性及其计盒维数的统计分析”,《电路与系统学报》,vol.3, No.1, pp.77-81,1998年。
20. 金连文,“最新手写体汉字图像样本库—— SCUT-IRAC简介”,《中文信息》, pp.99~101, no.1, 1998,。
21. 吴敏清,金连文,尹俊勋,一种用于手写体汉字识别的后选字加权多分类器集成方法,《计算机工程》,vol.27, no.3, pp13-15, 2001。
22. 泥宗涛,金连文, 二维汉字到三维汉字的转换,华南理工大学学报(自然科学版),vol.29, no.1, pp102-106, 2001。)
23. 金连文,黄建成,尹俊勋,变形变换及其在手写体汉字整形中的应用,《中国图像图形学报》,Vol.7, No.2, pp.170-175, 2002。
24. 高学,金连文,尹俊勋,黄建成,一种基于支持向量机的手写汉字识别方法,《电子学报》,vol.30, no.5, pp651-654,2002年第5期。
25. 高学, 金连文,尹俊勋,基于笔划密度的弹性网格特征提取方法(《模式识别与人工智能》,vol.15, no.3, pp.351-354, 2002年。
26. 钟国华,金连文,手写体汉字扇形弹性网格特征提取新方法,《计算机工程》,vol.28, no.11, pp61-62, 2002.
27. 金连文,秦剑钊,基于Gabor方向特征及神经网络的车牌字符图像识别,《中国图像图形学报》,Vol. 8,Spec.,: 643-646, 2003。
28. 金连文,徐睿,高学,尹俊勋,基于数学形态学的手写体汉字方向特征提取的方法,《计算机工程》,29 (20): 38-39, 2003。
29. 高学,金连文,基于运动图象的手写汉字笔画时序信息提取方法,《中国图像图形学报》,Vol. 8,Spec.,: 697-701, 2003。
30. 高学, 金连文,尹俊勋,基于多通道PCA模型的手写汉字识别方法,《中国图像图形学报》,Vol.8, No7, pp.788-791, 2003。
31. 高学, 金连文,尹俊勋,基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法,华南理工大学学报,vol.31 (3): 11-15, 2003。
32. Liu ZhiBin, Jin Lianwen, LatticeSVM---A New method for Multi-class support Vector Machines, Proceedings of IEEE IJCNN,vol.1, pp727-733, Hongkong, 2008.6. (EI Compendex光盘版 ************)
33. Teng Long, Lianwen Jin, A Novel Orientation Free Method for Online Unconstrained Cursive Handwritten Chinese Word Recognition, ICPR2008, Dec. 2008.
34. Zhijie HE, Lianwen JIN,A NEW FAST TRAINING ALGORITHM FOR SVM,Proceedings of IEEE ICMLC, pp3451-3456, 2008.7 (EI)
35. Zhen-YU HE, Lian-Wen Jin, ACTIVITY RECOGNITION FROM ACCELERATION DATA USING AR MODEL REPRESENTATION AND SVM, pp2245-2251, Proceedings of IEEE ICMLC, 2008.7 (ISSTP)
36. Xinghua Zhu, Lianwen Jin, Calligraphic Beautification of Handwritten Chinese Characters: A Patternized Approach to Handwriting Transfiguration, in Proceedings of International Conference on Frontier on Handwriting Recognition (ICFHR2008), Aug. 2008-10-25 (EI)
37. YunYang Li, Lianwen Jin, Xinhua Zhu, Teng Long, SCUT-COUCH2008: A Comprehensive Online Unconstrained Chinese Handwriting Dataset, in Proceedings of International Conference on Frontier on Handwriting Recognition (ICFHR2008), Aug. 2008-10-25 (EI)
38. Zhenyu He, Zhibin Liu, Lianwen Jin, Weightlessness Feature — A Novel Feature for Single Tri-axial Accelerometer, ICPR2008, Dec.2008. (EI, ISTP, SCIE)
39. Zhenyu He, Lianwen Jin, Gesture recognition based on 3D accelerometer for cell phones interaction, IEEE APCCAS 2008, Dec. 2008.
40. Kai Ding, Hanyu Yan, Lianwen Jin, A Virtual Character Recognition System based on Vision Detection of Red Light and its Embedded Implementation, IEEE APCCAS 2008, Dec. 2008. (EI源)
41. Nanxi Li, Xue Gao, Lianwen Jin, Curved segmentation path genenration for unconstraned handwritten Chinese text lines. IEEE APCCAS 2008, Dec. 2008. (EI源)
42. Xutao Li, Lianwen Jin, Shouyong Wang. A Simplified Non-Gaussian Mixture Model for Signal LO Detection in α-Stable Interference. Proc. IEEE-CISP08 . (EI: ************)
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