冯松鹤

博士、教授、博士生导师

基本信息

办公电话：请通过电子邮件与我联系(我会及时回复) 电子邮件： shfeng@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京交通大学计算机学院9号教学楼北524 邮编：100044

教育背景

  • 2003.09 - 2009.01 北京交通大学, 计算机与信息技术学院, 计算机应用技术专业, 博士, 导师：须德 教授
  • 1999.09 - 2003.06 北京交通大学, 计算机与信息技术学院, 计算机科学与技术专业, 学士

工作经历

  • 2017.12 - 至今          北京交通大学，计算机与信息技术学院，教授
  • 2017.09 - 2017.12   德国德累斯顿工业大学，计算机科学系，国家公派访问学者
  • 2013.10 - 2014.10   美国密歇根州立大学，计算机科学与工程系，国家公派访问学者
  • 2012.12 - 2017.11  北京交通大学，计算机与信息技术学院，副教授
  • 2011.01 - 2012.11  北京交通大学，计算机与信息技术学院，讲师 
  • 2009.04 - 2010.12  北京交通大学，计算机与信息技术学院，师资博士后

研究方向

  • 计算机技术(专业学位)
  • 软件工程(专业学位)
  • 机器学习与认知计算
  • 人工智能及应用

招生专业

  • 计算机技术(专业学位)硕士
  • 软件工程(专业学位)硕士
  • 计算机科学与技术硕士
  • 计算机科学与技术博士

科研项目

  • 国家自然科学基金面上项目(NEW)：弱监督学习框架下大规模图像语义理解关键技术研究，2019-01-01--2022-12-31，主持
  • 国家自然科学基金面上项目：海量社群图像语义理解关键技术研究，2015-01-01--2018-12-31, 主持
  • 国家自然科学基金青年项目：基于视觉认知理论的图像层次化语义理解研究，2012-01-01--2014-12-31，主持
  • 北京市自然科学基金面上项目：基于上下文的图像语义理解关键技术研究，2016-01-01--2018-12-31，主持
  • 其它部市：社群图像语义理解，2013-09-01--2014-12-31，主持
  • 国家自然科学基金面上项目：基于上下文感知的互联网社群图像语义理解，2013-01-01--2016-12-31，参加
  • 人才基金：基于Web图像搜索和视觉注意力机制的标签排序算法研究，2012-01-01--2014-12-31，主持
  • 博士点基金：面向视觉感知的图像层次化语义理解研究，2012-01-01--2014-12-31，主持
  • 其它：基于多示例多标记学习的图像自动标注及分类算法研究，2012-01-01--2013-12-31，主持
  • 基本科研业务费：基于视觉注意力机制的3D视觉搜索模型研究，2011-07-01--2014-06-30，参加
  • 基本科研业务费：海量图像语义标注及情感分类算法研究，2011-07-01--2014-06-30，主持
  • 国家自然科学基金重点项目：基于认知模型的图像不变特征理论和关键技术，2011-01-01--2014-12-31，参加
  • 其它部市：基于视觉认知理论的图像语义标注及多标记排序算法研究，2010-12-01--2012-12-01，主持
  • 教育部：基于视觉认知理论的图像层次化语义理解研究，2010-11-09--2011-11-09，主持
  • 国家自然科学基金面上项目：基于视觉感知的中国书画图像语义自动分类研究，2010-01-01--2012-12-31，主持
  • 基本科研业务费：基于视知觉的图像层次化语义标注算法研究，2009-12-01--2012-12-31，主持
  • 其它部市：基于颜色认知的图像层次化语义标注算法研究，2010-01-01--2011-04-01，主持

教学工作

本人拟于2019年度招收1-2名博士研究生（直接攻读博士/硕博连读/公开招考），3-4名学术型/专业型硕士研究生（推免/公开招考），研究方向包括但不限于：机器学习算法及其在多媒体内容分析中的应用。

感兴趣的同学请与我邮件联系！


在读学生:  

  • 吕庚育 (博士研究生, 2018-)
  • 孙利娟 (博士研究生, 2017-)
  • 权洪林 (硕士研究生, 2016-)
  • 黄文英 (硕士研究生, 2016-)
  • 叶   苹 (硕士研究生, 2017-)
  • 黄维雪 (硕士研究生, 2017-)
  • 李子薇 (硕士研究生, 2018-)
  • 孙   悦 (硕士研究生, 2018-)
  • 刘   燕 (硕士研究生, 2018-)
  • 李艳青 (硕士研究生, 2018-)
  • 季玲玲 (硕士研究生, 2018-)

已毕业学生:  

  • 谢延涛 (硕士 2014), 国家电网
  • 罗骁原 (硕士 2016), 中航信
  • 邢妍妍 (硕士 2016), 光明日报
  • 翟昱昊 (硕士 2016), 京东方集团
  • 李敬伟 (硕士 2017), 航天三院
  • 孙   健 (硕士 2017), 德勤集团
  • 王晓莹 (硕士 2018，校级优秀硕士论文获得者), 中国建设银行
     

承担本科生课程：

  • 高级语言程序设计；
  • JAVA语言程序设计；
  • 多媒体应用基础；

承担研究生课程：

  • 基于学习的多媒体内容分析；
  • 机器视觉基础；
  • 视觉认知与视觉媒体计算；

论文/期刊


 代表性论文： 

  • Songhe Feng, Zheyun Feng, Rong Jin. Learning to Rank Image Tags with Limited Training Examples.  IEEE Trans. on Image Processing, 24(4), pp. 1223-1234, 2015. (SCI, CCF A类)
  • Songhe Feng, Congyan Lang, Jiashi Feng, Jiebo Luo. Human Facial Age Estimation by Cost Sensitive Label Ranking and Trace Norm Regularization. IEEE Trans. on Multimedia, 19(1), pp. 136-148, 2017. (SCI, CCF B类)
  • Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Graph Matching with Adaptive and Branching Path Following.  IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017. (SCI, CCF A类, Online First)
  • Congyan Lang, Jiashi Feng, Songhe Feng, Jingdong Wang, Shuicheng Yan. Dual Low-Rank Pursuit: Learning Salient Features for Saliency Detection.  IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems, 27(6), pp. 1190-1200, 2016. (SCI, CCF B类)
  • Songhe Feng, Congyan Lang, Bing Li. Towards Relevance and Saliency Ranking of Image Tags. ACM Multimedia, pp.917-920, 2012. (CCF A类)
  • Bing Li, Songhe Feng. Scaring or pleasing: exploit emotional impact of an image. ACM Multimedia, pp.1365-1366, 2012. (CCF A类)
  • Chenjing Yan, Congyan Lang, Songhe Feng. Facial Age Estimation Based on Structured Low-rank Representation. ACM Multimedia, pp. 1207-1210, 2015. (CCF A类)
  • Zheyun Feng, Songhe Feng, Rong Jin. Image Tag Completion by Noisy Matrix Recovery. ECCV, pp. 424-438, 2014. (CCF B类) 
  • Zhu Teng, Junliang Xing, Qiang Wang, Congyan Lang, Songhe Feng, Yi Jin. Robust Object Tracking  based on Temporal and Spatial Deep Network. ICCV, pp. 1153-1162, 2017. (CCF A类)
       

弱监督多标记学习等相关领域：

  • Gengyu Lyu, Songhe Feng. A Self-paced Regularization Framework for Partial-Label Learning. IEEE Trans. on Cybernetics. (In Revision)
  • Gengyu Lyu, Songhe Feng. ******. Submitted to AAAI 2019. 
  • Lijuan Sun, Songhe Feng. ******. Submitted to AAAI2019.   
  • Wenying Huang, Songhe Feng. Partial Label Learning via Low-rank Representation and Label Propagation. ICIMCS2018.


图像标注等相关领域:

  • Songhe Feng, Zheyun Feng, Rong Jin. Learning to Rank Image Tags with Limited Training Examples.  IEEE Trans. on Image Processing, 24(4), pp. 1223-1234, 2015. (SCI, CCF A类)
  • Songhe Feng, Congyan Lang, Jiashi Feng, Jiebo Luo. Human Facial Age Estimation by Cost Sensitive Label Ranking and Trace Norm Regularization. IEEE Trans. on Multimedia, 19(1), pp. 136-148, 2017. (SCI, CCF B类)
  • Songhe Feng, Congyan Lang. Graph Regularized Low-rank Feature Mapping for Multi-label Learning with Application to Image Annotation. Multidimensional Systems and Signal Processing, 29, pp. 1351-1372, 2018. (SCI)
  • Yanan Dong, Congyan Lang, Songhe Feng(通讯作者). General Structured sparse learning for human facial age estimation. Multimedia Systems, 2017. (SCI, CCF C类, Online First)
  • Xiaoying Wang, Songhe Feng(通讯作者), Congyan Lang. Semi-supervised dual low-rank feature mapping for multi-label image annotation.  Multimedia Tools and Applications, 2018. (SCI, CCF C类, Online First)
  • Songhe Feng, Weihua Xiong. Hierarchical sparse representation based multi-instance semi-supervised learning with application to image categorization. Signal Processing, 94(1), pp.595-607, 2014. (SCI, CCF C类)
  • Songhe Feng, De Xu. Attention-driven Salient Edge(s) and Region(s) Extraction with Application to CBIR. Signal Processing, 90(1), pp.1-15, Jan.2010. (SCI, CCF C类)
  • Songhe Feng, De Xu. Transductive Multi-Instance Multi-Label Learning Algorithm with Application to Automatic Image Annotation. Expert Systems with Applications, 37(1), pp. 661-670, Jan.2010. (SCI, CCF C类)
  • Congyan Lang, Songhe Feng. Supervised sparse patch coding towards misalignment-robust face recognition. Journal of Visual Communication and Image Representation, 24(2): 103-110, 2013. (SCI, CCF C类)
  • Chenjing Yan, Congyan Lang, Songhe Feng. Facial Age Estimation Based on Structured Low-rank Representation. ACM Multimedia, pp. 1207-1210, 2015. (CCF A类)
  • Zhu Teng, Junliang Xing, Qiang Wang, Congyan Lang, Songhe Feng. Robust Object Tracking based on Temporal and Spatial Deep Networks. ICCV, pp.1153-1162, 2017. (CCF A类)

社群图像语义标签过滤等相关领域：

  • Songhe Feng, Congyan Lang, Bing Li. Towards Relevance and Saliency Ranking of Image Tags. ACM Multimedia, pp.917-920, 2012. (CCF A类)
  • Zheyun Feng, Songhe Feng, Rong Jin. Image Tag Completion by Noisy Matrix Recovery. ECCV, pp. 424-438, 2014. (CCF B类)
  • Songhe Feng, Congyan Lang, De Xu. Beyond Tag Relevance: Integrating Visual Attention Model and Multi-Instance Learning for Tag Saliency Ranking. In: Proc of. ACM International Conference on Image and Video Retrieval (ACM CIVR2010), pp.288-295, 2010. (CCF B类)
  • Songhe Feng, Congyan Lang, Hongzhe Liu, Xiankai Huang. Adaptive All-Season Image Tag Ranking by Saliency-Driven Image Pre-Classification. Journal of Visual Communication and Image Representation, 24(7),  pp.1031-1039. 2013. (SCI, CCF C类)
  • Songhe Feng, Hong Bao. Combining visual attention model with multi-instance learning for tag ranking. Neurocomputing, 74(2011). 3619-3627. (SCI, CCF C类)
  • Bing Li, Songhe Feng. Scaring or pleasing: exploit emotional impact of an image. ACM Multimedia,pp.1365-1366, 2012. (CCF A类)

图像显著性检测等相关领域：

  • Congyan Lang, Jiashi Feng, Songhe Feng, Jingdong Wang, Shuicheng Yan. Dual Low-Rank Pursuit: Learning Salient Features for Saliency Detection.  IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems, 27(6), 1190-1200, 2016. (SCI, CCF B类)
  • Zun Li, Congyan Lang, Songhe Feng, Tao Wang. Saliency Ranker: A New Salient Object Detection Method.  Journal of Visual Communication and Image Representation, 50(1), pp. 16-26, 2018.  (SCI, CCF C类)
  • Honglin Quan, Songhe Feng, Baifan Chen. Two Birds with One Stone: A Unified Approach to Saliency and Co-Saliency Detection via Multi-Instance Learning. IEEE Access, 2017. (SCI)

 
图匹配算法等相关领域：

  • Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Graph Matching with Adaptive and Branching Path Following.  IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017. (SCI, CCF A类, Online First)
  • Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Symmetry-Aware Graph Matching. Pattern Recognition, 60, pp. 657-668, 2016. (CCF B类)
  • Tao Wang, Hua Yang, Congyan Lang, Songhe Feng. An error-tolerant approximate matching algorithm for labeled combinatorial maps. Neurocomputing, 156(25). 211-220, 2015. (SCI, CCF C类) 
  • Tao Wang, Haibin Ling, Congyan Lang, Songhe Feng. Constrained Confidence Matching for Planar Object Tracking. ICRA, 2018. (CCF B类)  

专著/译著

专利


  • 郎丛妍、何伟名、于兆鹏、冯松鹤，基于低秩矩阵分解的文章话题关键词提取方法和装置；专利权人：北京交通大学 专利号：201610218407.0；
  • 郎丛妍、于兆鹏、何伟明、王涛、冯松鹤，一种基于词向量分析的网络文章所属事件的检测方法和装置；专利权人：北京交通大学 专利号：201610218382.4；


软件著作权


  • 冯松鹤、王晓莹、李浥东、郎丛妍；基于多标记学习的图像标注软件v1.0；登记号：20161230A105749；
  • 冯松鹤、权洪林、郎丛妍；基于多示例学习的协同显著性分析软件v1.0；登记号：20161230A105748；


获奖与荣誉


  • 2016年度，北京交通大学计算机学院优秀共产党员；
  • 2015年度，入选北京交通大学青年英才计划II类；
  • 2011年度，北京交通大学握奇奖教金；
  • 2010年度，北京交通大学计算机学院教学基本功比赛一等奖；


社会兼职

国际学术期刊IEEE Trans on Image Processing，IEEE Trans on Multimedia及国际学术会议IJCAI等审稿人；