刘渭滨，教授，博士生导师，工学博士。在北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所工作。

主要研究方向：视频图像处理与模式识别、深度学习与人工智能、虚拟现实与人机交互、计算机视觉与感知理解、软件工程技术与应用等。

作为项目负责人，主持多项国家自然科学基金、北京市自然科学基金、教育部博士点基金、高等学校基本科研业务费等多项国家级和省部级科研项目。作为主要研究人员，参加国家重点研发计划、国家973课题、国家自然科学基金等多项科研课题。同时，紧密结合行业与企业需求，承担过多个重要应用科研项目，具有长期的软件和应用系统项目组织、设计和开发经验。主要应用科研项目方向：图像视频智能分析处理、视频监控与行为分析、智能算法与应用系统、计算机图形图像处理、三维可视化与仿真系统等。

· 1998.4～2001.10，北京交通大学信息科学研究所，博士研究生

· 1995.9～1998.3， 湖南大学电气与信息工程学院与中国科学院电工所联合培养，硕士研究生

· 1991.9～1995.7， 湖南大学电气与信息工程学院，本科生

· 2011.12～， 北京交通大学信息科学研究所，教授

· 2006.6～2011.11， 北京交通大学信息科学研究所，副教授

· 2005.6～2006.5， 北京交通大学信息科学研究所，讲师

· 2001.11～2005.5， 富士通研究开发中心信息技术研究部，研究员

海外经历：

· 2009.8～2010.8，美国宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系（CIS），Visiting Researcher

· 2002.10～2002.12，日本富士通研究所IT Media Lab，Researcher

已在国际国内学术期刊与会议发表学术论文100余篇，其中，SCI检索期刊论文48篇，EI检索期刊论文53篇。

近期主要论文列表：

[1] Huaqing Hao, Weibin Liu*, et al. Multilabel Learning based Adaptive Graph Convolutional Network for Human Parsing[J]. Pattern Recognition, 2022, 108593. Available online: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.108593

[2] Zhiyuan Zou, Weibin Liu*, et al. AdaNFF: A new method for adaptive nonnegative multi-feature fusion to scene classification[J]. Pattern Recognition, March 2022, 123: 108402.

[3] Huaqing Hao, Weibin Liu*, et al. Context prior based semantic-spatial graph network for human parsing[J]. Neurocomputing, 2021, 457:13-25

[4] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. A temporal attention based appearance model for video object segmentation[J]. Applied Intelligence, 2021, 52(2):2290-2300.

[5] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. Video object segmentation via random walks on two-frame graphs comprising superpixels[J]. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2021, 80:103293.

[6] Yuxing Wang, Weibin Liu*, et al. Balanced-RetinaNet: solving the imbalanced problems in object detection[J]. Journal of Electronic Imaging, 2021, 30(3):1-14.

[7] Yanhao Cheng, Weibin Liu*, et al. Weighted feature fusion and attention mechanism for object detection[J]. Journal of Electronic Imaging, 2021, 30(2):1-12.

[8] Yanhao Cheng, Weibin Liu*, et al. Complementary Feature Pyramid Network for Human Pose Estimation[C]. 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2021), 2021.

[9] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Attention shake Siamese network with auxiliary relocation branch for visual object tracking[J]. Neurocomputing, 2020, 400:53-72.

[10] Bin Wang, Weibin Liu*, et al. Motion capture data segmentation using Riemannian manifold learning[J]. Computer Animation and Virtual Worlds, 2020, 31:e1885. https://doi.org/10.1002/cav.1885

[11] Xingjie Wang, Weibin Liu*, et al. Discriminative context-aware correlation filter network for visual tracking[C]. Intelligent Systems and Applications (IntelliSys 2020), Sept 2020.

[12] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. A framework of tracking by multi-trackers with multi-features in a hybrid cascade way [J]. Signal Processing: Image Communication, 2019, 78:306-321.

[13] Cheng Liu, Weibin Liu*, et al. A weighted edge-based level set based on multi-local statistical information for noisy image segmentation. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2019, 59: 89-107.

[14] Menglei Jin, Weibin Liu*, et al. A robust visual tracker based on DCF algorithm[J]. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019, 29: 1819-1834.

[15] Xing Liu, Weibin Liu*, et al. Image Caption Generation with Local Semantic Information and Global Information[C]. The 16th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC 2019), 2019.

[16] Menglei Jin, Weibin Liu*, Weiwei Xing. A Robust Visual Tracker Based on DCF Algorithm[C]. The 2019 International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019.

[17] Yaru Cheng, Weibin Liu*, et al. A Novel Algorithm for Exemplar-based Image Inpainting[C]. The 2019 International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019.

[18] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Visual object tracking with multi-scale superpixels and color-feature guided kernelized correlation filters[J]. Signal Processing: Image Communication, 2018, 63:44-62

[19] Chuanmin Zhang, Weibin Liu*, et al. Color image enhancement based on local spatial homomorphic filtering and gradient domain variance guided image filtering[J]. Journal of Electronic Imaging, 2018, 27(6):063026.

[20] Cheng Liu, Weibin Liu*, et al. An improved edge-based level set method combining local regional fitting information for noisy image segmentation[J]. Signal Processing, 2017, 130:12-21.

[21] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Two-level superpixel and feedback based visual object tracking[J]. Neurocomputing, 2017, 267:581-596.

[22] Xiaomin Yu, Weibin Liu*, et al. Behavioral segmentation for human motion capture data based on graph cut method[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2017, 43:50-59.

[23] 刘渭滨, 邹智元*, 等. 模式分类中的特征融合方法综述. 北京邮电大学学报, 2017, 4: 1-7.

Weiwei Xing, Weibin Liu, Jun Wang, Shunli Zhang, Lihui Wang, Yuxiang Yang, Bowen Song，Visual Object Tracking from Correlation Filter to Deep Learning, Springer, 2021.12.

已获国家发明专利授权16项：

基于授权信息的数媒文件实时加解密方法与系统，ZL2019100821059

一种列车无线车次号校核信息数据分析系统及方法，ZL2017109399966

一种GSM-R网络在线实时测试系统及方法，ZL2017109785453

一种机车CIR设备GIS数据库无线升级系统和方法 ZL2017109399364

一种无线列调网络测试日志数据回放与分析方法 ZL2017100388171

一种光照不均图像的增强方法及系统，ZL2016110483695

图像径向畸变的自动矫正方法及系统，ZL2016106942369

改进的基于边缘水平集的含噪图像分割方法与系统，ZL2015108373175

一种铁路GPRS网络关键网元设备主动监测系统和方法 ZL2015100803851

一种用于复杂结构化场景的人群运动轨迹异常检测方法，ZL2015101419356

基于畸变直线结构检测的图像径向畸变矫正的方法及系统，ZL2015104302240

基于人体运动捕捉数据字符串表示的行为分割方法，ZL2015104061085

一种用于复杂场景的层次式人群仿真方法及系统，ZL2015100886093

动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法及系统，ZL201410222902X

针对摄像机抖动下运动目标检测的电子稳像方法及系统，ZL2010105915117

动态背景下的运动目标检测方法及系统，ZL201010582856.6

拥有软件著作权15项