个人资料：
姓名：肖帅
职称：副研究员/硕士生导师/导师团博导
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D区520室
电子信箱：xs611@tju.edu.cn
电话/传真：13516293977
主要经历：
(1) 2023.01-至今 天津大学 电气自动化与信息工程学院 信息与通信工程系，副研究员
(2) 2022.06-2022.12 天津大学 电气自动化与信息工程学院 信息与通信工程系，博士后
(3) 2017.09-2022.06 天津大学 电气自动化与信息工程学院 信息与通信工程系，博士研究生
主要研究方向：
(1) 人工智能
(2) 图像生成、可控编辑
(3) 多媒体伪造与取证
(4) 样本信息量评价
主要科研项目：
主持/参与科研项目10余项，科研经费达500万元，部分如下：
(1) 2022.12-2024.12教育部联合基金（青年人才项目）“样本信息量认知驱动的深度伪造检测方法研究”，项目负责人。
(2) 2022.12-2023.09 航天一院“一体化综合感知装置控制、博弈对抗算法研制以验证试验”， 项目负责人。
(3) 2022.07-2023.12，国网天津市电力公司项目“基于区块链可信互联的电能表检定技术研究与应用”，项目负责人。
(4) 2023.01-2026。12，国家自然科学基金面上项目“面向复杂伪造环境的视频综合质量评价方法”，骨干成员。
(5) 2021.10-2024.10，中央部委重点项目，目标增强技术，骨干成员。
(6) 2019.12-2020.12，中央部委项目“基于生成对抗网络（GAN）的高性能仿真方法”， 骨干成员。
(7) 2019.01-2022.12，国家自然科学基金面上项目“基于三理汇通的虚拟现实体验质量评价研究”， 骨干成员。
(8) 2023.01-2023.12，天津大学自主基金项目 “图像篡改检测方法研究“，项目负责人。
代表性论著、学术著作：
发表SCI论文20余篇，部分代表性论文如下：
学术论文：
(1) Xiao S, Lan G, Yang j, Lu W, Meng Q, Gao X, MCS-GAN: A Different Understanding for Generalization of Deep Forgery Detection. IEEE Transactions on Multimedia(中科院一区,Top刊)，2023
(2) Xiao S, Zhang Z, Yang J, et al. Manipulation Detection of Key Populations under Information Measurement[J]. Information Sciences(JCR 1区, Top刊), 2023.
(3) Xiao S, Wen J, Yang J, & Zhou Y. No-Reference Quality Assessment of Stereoscopic Video Based on Deep Frequency Perception. ACM MultiMedia (CCF A 类会议, Oral 论文). 39–47. 2022
(4) Yang, J, Xiao, S*, Li, A, Lu, W, Gao, X. & Li, Y. MSTA-Net: Forgery Detection by Generating Manipulation Trace Based on Multi-Scale Self-Texture Attention. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (JCR 1区, Top 刊), 32, 4854-4866, 2022.
(5) Xiao, S, Lan, G, Yang, J, Li, Y, & Wen, J. Securing the Socio-Cyber World: Multiorder Attribute Node Association Classification for Manipulated Media. IEEE Transactions on Computational Social Systems (JCR 2区). 1-10, 2022.
(6) Xiao, S, Yang, J, Lv Z. Protecting the trust and credibility of data by tracking forgery trace based on GANs. Digital Communications and Networks (JCR 1区). 8. 877–884. 2022.
(7) Zhao,Y, Xiao,S*, Yang,J, Lu,W, & Gao,X. No-reference quality index of tone-mapped images based on authenticity, preservation, and scene expressiveness. Signal Processing (JCR 2区), 203, 108782. 2023.
(8) Yang J, Zhang Z, Xiao, S*, et al. Efficient data-driven behavior identification based on vision transformers for human activity understanding[J]. Neurocomputing (JCR 2区), 530: 104-115. 2023.
(9) Li X, Xiao, S*, Kumar P, et al. Data-driven few-shot crop pest detection based on object pyramid for smart agriculture[J]. Journal of Electronic Imaging(JCR 4区), 52403(1), 2023.
(10) Lan, G, Xiao, S*, Wen, J, Chen, D, & Zhu, Y. Data-Driven Deepfake Forensics Model Based on Large-Scale Frequency and Noise Features. IEEE Intelligent Systems (JCR 1区). 2022.
(11) Yang J, Zhu Y, Xiao, S*, et al. A controllable face forgery framework to enrich face-privacy-protection datasets[J]. Image and Vision Computing(JCR 2区), 127: 104566. 2022.
(12) Yang Y, Xiao, S*, Yang J, et al. A Tiny Model for Fast and Precise Ship Detection via Feature Channel Pruning. Sensors(JCR 2区), 22(23): 9331, 2022.
(13) Yang J, Yang Y, Li Y, Xiao, S*, et al. Image information contribution evaluation for plant diseases classification via inter-class similarity. Sustainability((JCR 2区), 14(17): 10938. 2022.
(14) Yang, J, Xiao, S*, Li, A, Lan, G, & Wang, H. Detecting fake images by identifying potential texture difference. Future generations computer systems (JCR 1区, Top刊), 125, 127-135, 2021.
(15) Yang, J, Li, A, Xiao, S*, Lu, W, & Gao, X. MTD-Net: Learning to Detect Deepfakes Images by Multi-Scale Texture Difference. IEEE Transactions on Information Forensics and Security (JCR 1区, Top刊), 16, 4234-4245, 2021.
(16) Yang J, Xiao, S*, Jiang B, et al. Cache-enabled unmanned aerial vehicles for cooperative cognitive radio networks. IEEE wireless communications(JCR 1区，Top刊), 27(2): 155-161. 2020,
专利：
(1) 杨嘉琛、肖帅，一种图像真伪鉴别方法，授权发明专利，ZL202010272419.0
(2) 杨嘉琛、肖帅，基于3D卷积神经网络的视频质量评价方法，授权发明专利，ZL201810225859.0.
主要讲授课程：
(1) 图像生成原理与实现（硕士生）
(2) 信息分析与视觉AI（硕士生）
其他（社会兼职等）：
担任本领域多个知名期刊和会议的活跃审稿人，如IEEE TNNLS、TCSVT、IET，Elsevier Applied Intelligence，Journal of Ambient Intelligence & Humanized Computing，Telecommunication Systems，Association for the Advancement of Artificial Intelligence（AAAI）。
团队招生信息：
欢迎对人工智能、图像处理，样本信息评价等方向的同学联系我，也欢迎本科生同学来实验室做大创项目，毕业设计，参与互联网+大赛、挑战杯、数学建模等比赛。
招收的研究生由杨嘉琛教授共同培养。
天津大学人工智能与海洋信息处理实验室（AIMIP）招收硕士研究生、博士研究生、博士后，欢迎对课题组研究方向感兴趣的同学加入。
招生名额：团队每年拟招收博士生1-6名、硕士生6-8名。
团队学生培养：近5年，实验室17名学生获得研究生国家奖学金。
毕业学生去向：
(1) 企业：华为、阿里巴巴、字节跳动、百度、旷视、快手、中国移动、一汽等；
(2) 研究院：中国科学院、中国航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶重工集团、中国电子科技集团等；
(3) 高校：天津大学、中国石油大学、辽宁大学、石河子大学、内蒙古工业大学等。
硬件平台与学习氛围：
(1) 实验室科研经费充足，硬件资源充沛，拥有高性能计算服务器30余台，且持续升级；
(2) 实验室重视学生体育锻炼，每周坚持为学生续订体育场馆锻炼，如羽毛球、乒乓球等；
(3) 实验室相处氛围轻松，每学期均会组织多次集体活动，包括春游、迎新会、聚餐等。
招生要求：1）对相关研究方向感兴趣；2）有团结合作精神；3）有一定的分析问题和解决问题能力。拟接收学有余力的高年级本科生作为实习生参与研究工作，接受科研训练。希望申请者以深化所学、提升能力为目标，而不是仅为了获取一段实验室经历。
