研究方向

主要从事模式识别、图像处理、深度学习及其相关应用领域研究。

个人简介

刘兆英，女，1986年生，副教授。2015年7月从北航毕业获得博士学位，于2015年7月至2017年6月在北京工业大学做师资博士后，并于2017年7月博士后出站留校至今。

工作履历

2015/07-2017/06，北京工业大学，信息学部，博士后

2017/07-2021/06, 北京工业大学，信息学部，讲师

2021/07-至今，北京工业大学，信息学部，副教授

课程教学

本科生教学：《集合与图论》

研究生教学：《模式识别》

科研项目

1.国家自然科学基金面上项目，面向海上目标识别的小样本领域适配问题研究，在研、参与；

2.北京市教育委员会科技计划一般项目，基于轻量型网络的红外海面显著性目标检测、在研、主持；

3.国家自然科学基金青年基金项目，基于深度跨层卷积神经网络的舰船目标细粒度识别方法研究、已结题、主持；

4.北京市博士后工作经费资助项目，基于特征融合的红外舰船目标识别方法研究、已结题、主持；

5.中国博士后科学基金第58批面上资助项目，基于信息融合的红外舰船目标图像分割方法研究、已结题、主持。

主要论文论著

[1] Ting Zhang, Zihang Gao, Zhaoying Liu*, Yujian Li. Infrared Ship Target Segmentation based on Adversarial Domain Adaptation. Knowledge-Based Systems, 2023, online.

[2] Fan Yang; Zhaoying Liu; Xiangzhi Bai; Yuxuan Zhang; An Improved Intuitionistic Fuzzy C-Means for Ship Segmentation in Infrared images, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, 30(2), 332-344.

[3] Tian Wang, Zhaoying Liu, Ting Zhang, and Yujian Li. Adaptive Features Fusion for Time Series Classification. Knowledge-Based Systems, 2022, 243: 108459.

[4] Ziyang Zheng, Ting Zhang, Zhaoying Liu*, Bo Liu, Yujian Li. Arbitrarily Oriented Object Detection in Remote Sensing Images Based on Improved YOLOv4-CSP. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 9355-9368.

[5] Zhaoying Liu; Muhammad Waqas; Jie Yang; Ahmar Rashid; Zhu Han; A multi-task CNN for Maritime Target Detection. IEEE Signal Processing Letters, 28 (2021) 434-438.

[6] Ting Zhang, Muhammad Waqas, Zhaoying Liu*, Shanshan Tu, Zahid Halim, Sadaqat Ur Rehman, Yujian Li, Zhu Han, A fusing framework of shortcut convolutional neural networks. Information Sciences, 579 (2021) 685-699.

[7] Ting Zhang, Muhammad Waqas, Hao Shen, Zhaoying Liu*,Xiangyu Zhang, Yujian Li, Zahid Halim, Sheng Chen, A neural network architecture optimizer based on DARTS and generative adversarial learning. Information Sciences, 581(2021) 448-468.

[8] Zhaoying Liu; Xuesi Zhang; Tianpeng Jiang; Ting Zhang*; Bo Liu; Muhammad Waqas; Yujian Li; Infrared Salient Object Detection based on Global Guided Lightweight Non-Local Deep Features. Infrared Physics & Technology, 115(2021) 103672.