研究领域

计算机视觉，机器学习，图像处理

个人简介

王松，国家级海外人才项目获得者。清华大学工学学士，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电子与计算机工程博士。研究领域是计算机视觉、机器学习和图像处理。研究方向包括图像分割、图像增强、视频理解、视频生成、3D建模等，以及计算机视觉在生物医学、材料科学、文化遗产保护、自动驾驶等领域的应用。至2024年12月，已在包括IEEE-TPAMI, IJCV, ICCV, CVPR等在内的重要刊物和会议上发表230余篇论文，其中CCF-A论文超过100篇。谷歌学者引用12000余次。

主要研究方向

早期的研究方向包括：

基于图论模型的视觉感知建模。提出新的比例图划分理论算法，实现更为准确的图像分割和轮廓提取。应用于材料显微镜图像分割、交通道路裂缝检测等任务。

统计形状建模。针对大量同类物体形状样本，提出全局的形状对齐算法，建立高精度的形状统计模型。应用于2D/3D医学图像分割和异常检测等任务。

视频分析和理解。提出移动相机网络的概念，结合无人机、穿戴式等各种载体移动相机对多目标场景进行全方位多尺度的覆盖。针对带来的跨相机视频同步、目标关联、信息集成和行为识别等新的挑战问题进行深入研究。

近期的研究方向包括：

基于大模型的图像增强。基于大数据，利用跨模态生成式大模型的泛化能力，对各种低质（如模糊、噪声、低分辨率、残缺、变形、暗光等等）图像进行增强。研究生成模型的可控性，提升图像增强的真实性和保真度。

视频生成/分析。研究视频生成大模型的算法和质量评估。利用高质量生成视频促进视频分析和内容理解，以及利用视频分析理解结果进一步改进视频生成的质量。

计算机视觉、机器学习和大模型在生物医学、机器人、材料科学、自动驾驶、文化遗产保护等领域的应用。

学习经历

2002.8 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，电子与计算机工程，博士

1998.6 清华大学，自动化系，硕士

1994.6 清华大学，自动化系，学士

工作经历

2024.12-至今 深圳理工大学，计算机科学与控制工程学院，杰出教授

2002.8-2024.8 美国南卡罗莱纳大学，计算机科学与工程系，历任助理教授、终身副教授、终身正教授，

国际影响力

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，Associate Editor（编委）

IEEE Transactions on Multimedia，Associate Editor（编委）

Pattern Recognition Letters，Area Editor（编委）

所获荣誉

国家级海外人才项目获得者

科研成果

代表性文章

1.C. Zhang, Y. Tang, N. Zhang, R.-S. Lin, M. Han, J. Xiao, S. Wang. Bidirectional Autoregessive Diffusion Model for Dance Generation, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 687-696, Seattle, WA, 2024.

2.R. Han, W. Feng, F. Wang, Z. Qian, H. Yan, S. Wang. Benchmarking the Complementary-View Multi-human Association and Tracking, International Journal of Computer Vision, 132:118–136, 2024.

3.X. Wu, Z. Wu, L. Ju, S. Wang. A One-Stage Domain Adaptation Network with Image Alignment for Unsupervised Nighttime Semantic Segmentation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(1):58-72, 2023.

4.X. Li, Q. Guo, D. Lin, P. Li, W. Feng, S. Wang. MISF: Multi-level Interactive Siamese Filtering for High-Fidelity Image Inpainting, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1869-1878, New Orleans, LA, 2022.

5.R. Han, W. Feng, Y. Zhang, J. Zhao, S. Wang. Multiple Human Association and Tracking from Egocentric and Complementary Top Views, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 44(9):5225-5242, 2022.