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师资队伍

井佩光

Date:2024年02月29日

个人资料:

姓名:井佩光

职称:副教授/硕士生导师/博导师团导师

学科专业:信息与通信工程

通讯地址:天津大学电气自动化与信息工程学院26教学楼D125

电子信箱: pgjing@tju.edu.cn

个人主页:https://peiguangjing.github.io/

主要经历:

(1)      2020.04-至今   天津大学  电气自动化与信息工程学院, 电子信息工程系, 副教授

(2)      2018.02-2020.04天津大学 电气自动化与信息工程学院, 电子信息工程系, 讲师

(3)      2014.09-2015.09 新加坡国立大学,计算机学院, 博士联合培养 (联培导师:Tat-Seng CHUA

(4)      2013.09-2018.01 天津大学 电气自动化与信息工程学院, 博士生

主要研究方向:

(1)      短视频内容分析与理解:课题以多模态信息融合与表示学习为主线,面向短视频的内容分析与理解,管理与分发两个层次展开,研究内容涵盖短视频流行度预测、多标签分类及自动标注、记忆度预测、封面自动生成、个性化推荐等。

(2)      图像、视频语义分析:语义分析是视觉理解中高层认知的重点和难点问题,课题针对图像、视频、短视频内容理解出发,开展情感计算、时尚穿搭、工业缺陷检测的相关研究工作。

(3)      多源图像融合及增强:多源图像融合及增强是指将来自不同传感器、不同视角或不同场景拍摄的多幅图像融合成一幅图像,以提高图像的质量、增强信息的丰富度和稳健性。

(4)      人口老龄化与主动健康:课题面向以阿尔茨海默病为代表的退行性神经疾病开展智能筛查、诊断、康复相关研究工作,以延缓老龄化的进程,提高老年人健康水平。

主要科研项目:

(1)      国家自然科学基金青年项目, “新媒体环境下短视频事件检测研究”,负责人

(2)      博士后科学基金面上项目,“面向短视频复杂事件检测的关键技术研究”, 负责人

(3)      天津大学自主基金—“天津大学北洋学者-青年骨干教师项目”,负责人

(4)      天津市自然科学基金青年项目“面向短视频语义分类的多模态数据表示方法研究”,负责人

代表性论著、学术著作:

已经累计发表近百余篇学术论文,包括60余篇SCI论文及10余篇国内高水平中文期刊论文,授权20余项发明专利,代表性学术论文发表在IEEE TKDE/TIP/TNNLS/TMM/TCSVT/TCYB/IOT/TIM/SPLACM MM/TOMM、北京航空航天大学/浙江大学/哈尔滨工业大学学报/西安电子科技大学/电子与信息学报等国内外著名刊物上。

学术论文:

[1]      Fangyu Zuo, Peiguang Jings, et al. Deep Learning-based Eye-Tracking Analysis for Diagnosis of Alzheimer's Disease Using 3D Comprehensive Visual Stimuli, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2024, DOI: 10.1109/JBHI.2024.3365172. (中科院分区Top期刊)

[2]      Peiguang Jing, Kai Cui, Jing Zhang, Yun Li, Yuting Su. Multimodal High-order Relationship Inference Network for Fashion Compatibility Modeling in Internet of Multimedia Things. IEEE Internet of Things Journal, 2024, 11(1):353-365. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[3]      Peiguang Jing, Haoyi Sun, Liqiang Nie, Yun Li, Yuting Su. Deep Multi-modal Hashing with Semantic Enhancement for Multi-label Micro-video Retrieval. IEEE Transactions on Knowledge data and Engineering, 2023. DOI: 10.1109/TKDE.2023.3337077CCF A类期刊)

[4]      Peiguang Jing, Kai Cui, Weili Guan, Liqiang Nie, Yuting Su. Category-aware Multimodal Attention Network for Fashion Compatibility Modeling. IEEE Transactions on Multimedia, 2023, 25: 9120 - 9131. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[5]      Wei Lu, Yujia Zhai, Jiaze Han, Peiguang Jing, et al. VMemNet: A Deep Collaborative Spatial-Temporal Network with Attention Representation for Video Memorability Prediction, IEEE Transactions on Multimedia, 2023, DOI: 10.1109/TMM.2023.3327861. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[6]      Peiguang Jing, Kai Zhang, Xianyi Liu, Yun Li, Yu Liu, Yuting Su. Dual Preference Perception Network for Fashion Recommendation in the Social Internet of Things. IEEE Internet of Things Journal, 2024,11(5):7893-7903 (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[7]      Fugui Fan, Yuting Su, Liqiang Nie, Peiguang Jing*, et al. Dual-domain Aligned Deep Hierarchical Matrix Factorization Method for Micro-video Multi-label Classification[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2023. DOI: 10.1109/TMM.2023.3301224. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[8]      Peiguang Jing, Xianyi Liu, Ji Wang, Yinwei Wei, Liqiang Nie, Yuting Su. StyleEDL: Style-Guided High-order Attention Network for Image Emotion Distribution Learning. In Proceedings of ACM International Conference on Multimedia. 2023: 853-861. (CCF A类会议论文)

[9]      Peiguang Jing, Yuechen Shang, Liqiang Nie, et al. Learning Low-rank Sparse Representations with Robust Relationship Inference for Image Memorability Prediction. IEEE Transactions on Multimedia, 2021, 23:2259 - 2272 (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[10]   Peiguang Jing, Jing Zhang, Liqiang Nie, Shu Ye, Jing Liu, Yuting Su*. Tripartite Graph Regularized Latent Low-rank Representation for Fashion Compatibility Prediction. IEEE Transactions on Multimedia, 2021DOI: 10.1109/TMM.2021.3062736 (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[11]   张丽娟,崔天舒,井佩光*,苏育挺. 基于深度多模态特征融合的短视频分类.北京航空航天大学学报,202147(03)478-485.

[12]   Peiguang Jing, Shu Ye, Liqiang Nie, Jing Liu, Yuting Su*. Low-rank regularized multi-representation learning for fashion compatibility prediction. IEEE Transactions on Multimedia, 2020, 22(6): 1555-1566. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[13]   Peiguang Jing, Yuting Su*, Xiao Jin, Chengqian Zhang. High-Order Temporal Correlation Model Learning for Time-Series Prediction. IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(6):2385-2397. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[14]   Wei Lu, Fugui Fan, Jinghui Chu, Peiguang Jing*, Yuting Su. Wearable Computing for Internet of Things: A Discriminant Approach for Human Activity Recognition. IEEE Internet of Things Journal, 2019, 6(2): 2749-2759. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[15]   Peiguang Jing, Yuting Su, Liqiang Nie, Humin Gu, et al. A Framework of Joint Low-rank and Sparse Regression for Image Memorability Prediction. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019,29(5):1296-1309. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[16]   Jing Liu, Wanning Sun, Yuting Su, Peiguang Jing*, Xiaokang Yang. BE-CALF: bit-depth enhancement by concatenating all level features of DNN, IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28 (10), 4926-4940. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[17]   Jing Liu, Pingping Liu, Yuting Su, Peiguang Jing*, Xiaokang Yang. Spatiotemporal Symmetric Convolutional Neural Network for Video Bit-Depth Enhancement, IEEE Transactions on Multimedia, 2019, 21(9),2397-2406. (中科院分区Top期刊, SCI一区)

[18]   Peiguang Jing, Yuting Su*, Liqiang Nie, Xu Bai, Jing Liu, Meng Wang. Low-rank Multi-view Embedding Learning for Micro-video Popularity Prediction. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2018, 30(8): 1519-1532. (CCF A类期刊)

其他(社会兼职等):

(1)      学会会员:IEEE/计算机学会/电子学会/图象图形学会;

(2)      国际SCI期刊的客座编委:IPMMTA

(3)      国际一流期刊或审稿人:IEEE TPAMI/TNNLS/TGRS/TKDE/TMM/TCSVT/TCYB/SPLACM TWEB/TOMM/MM、中国科学:信息科学/技术科学等

招生与就业:

(1)      团队常年招生优秀本科生,优秀学生可推荐海内外高校继续攻读博士或博士后学位,如天津大学、哈尔滨工业大学(深圳)、山东大学、英国拉夫堡大学等。

(2)      历年毕业生去向:华为、中兴、阿里、腾讯、京东、美团、百度、国开行、华中科技大学等。