魏薇,女,1988年5月出生,山东菏泽人,工学博士,讲师,硕士生导师。2010年毕业于中国矿业大学(北京),获信息与计算科学学士学位;2013年毕业于北京邮电大学,获软件工程硕士学位;2019年毕业于北京邮电大学,获控制科学与工程博士学位。现在信息工程学院计算机科学与技术系工作。
从事人工智能、机器视觉、情感计算等领域研究。目前兼任郑州市城市交通环境运行管控感知大数据分析工程研究中心副主任。作为负责人主持北京市教委科技发展计划一般项目,企业委托项目4项,在国内外期刊及国际会议上发表论文10余篇,被SCI/EI收录7篇,出版学术专著1部。
I. 主要研究工作
1. 智能机器人情感交互技术;
2. 人工智能图像处理技术;
3. 机器学习下的波数据分析处理技术。
II. 奖励与荣誉
1. 魏薇,北京市高等教育学会计算机分会精彩教学片段一等奖,2022。
III. 承担科研项目
1. 企业横向项目:MXexe二维智能开关膜技术开发,项目负责人,2023。
2. 企业横向项目:转子陀螺测试标定方法研究与软件开发,项目负责人,2023。
3. 企业横向项目:基于物联网技术的城市应急车辆优先主动控制技术研发,项目负责人,2023。
4. 企业横向项目:电子作图板数据同步技术开发,项目负责人,2023。
5. 北京市教委科技发展计划一般项目:基于类脑智能的服务机器人知识学习与验证(项目号:KM202210017006),项目负责人,2022.1-2024.12;
IV. 代表性学术论文
2. Wei Wei, Qingxuan Jia, Yongli Feng, et al. Multi-modal Facial Expression Feature Based on Deep Neural Networks [J]. Journal on Multimodal User Interfaces, 2020,14(1):17-23. (SCI:000512041100002)
3. Wei Wei, Qingxuan Jia, Yongli Feng, et al. Emotion Recognition Based on Weighted Fusion Strategy of Multichannel Physiological Signals [J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2018: 5296523. (SCI:000438795700001)
4. Wei Wei, Qingxuan Jia, Yongli Feng. Emotion Recognition Based on Feedback Weighted Fusion of Multimodal Emotion Data [A]. // IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics [C], New York: IEEE,2018: 1682-1687. (EI:20182905568716)
5. Wei Wei, Qingxuan Jia. 3D Facial Expression Recognition Based on Kinect[J]. International Journal of Innovative Computing Information and Control, 2017, 13(6): 1843-1854. (EI: 20174704427693)
6. Wei Wei, Qingxuan Jia. Weighted Feature Gaussian Kernel SVM for Emotion Recognition [J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2016: 7696035. (SCI: 000386288600001)
7. Wei Wei, Qingxuan Jia. Real-time Facial Expression Recognition for Affective Computing Based on Kinect [A]. // IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications [C], New York: IEEE, 2016: 161-165. (EI: 20164803076286).
V. 出版著作
1. 魏薇 等. 《 智能系统中的情感识别建模与关键技术》, 北京邮电大学出版社, 2024.
VI. 招生信息
本人主要招收电子信息,控制工程领域(085406)专业学位硕士。诚挚欢迎对图像和波数据处理与分析感兴趣、踏实认真、敢于创新、具备较强的计算机应用能力和较高英语水平的同学加入本团队。