基本信息

• 职称：副教授

• 研究方向：计算机视觉、深度学习、模式识别

• 电子邮箱：wangmei1@bnu.edu.cn

个人简介

王玫，北京师范大学人工智能学院副教授，2022年博士毕业于北京邮电大学，研究兴趣包括计算机视觉、深度学习、模式识别等方向。已在IEEE TPAMI、IEEE TIP、PR、CVPR、ICCV等领域内重要期刊和会议发表论文近30篇，其中ESI高被引论文2篇，谷歌学术引用4800余次（截至2024年5月）。主持国家自然科学基金青年基金、中国博士后科学基金面上项目，参与国家重点研发计划、国自然面上、企业横向等多个项目。获邀担任IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM等期刊和会议的审稿人。获得2023年度北京图象图形学学会优秀博士学位论文奖、2022年北京邮电大学优秀博士学位论文奖，入选斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家”。

教育背景

• 2018年—2022年 北京邮电大学，人工智能学院，博士

• 2013年—2016年 北京邮电大学，信息与通信工程学院，硕士

• 2009年—2013年 大连理工大学，电子信息与电气工程学部，学士

工作经历

• 2022年—2024年 北京邮电大学，人工智能学院，博士后

• 2016年—2017年 中国信息通信研究院，信息化与工业化融合研究所，工程师

科研推荐

1. 现实场景下的图像识别新问题研究及数据集建设

[1] 公平性人脸识别问题与数据集（BUPT-Xface+RFW）。建立了准确评估和对比人脸识别算法在白人、黄种人、印度人、黑人四类人种上的基准性能的训练和测试数据集，并提出了通过迁移学习、强化学习、元学习来提高人脸识别公平性的新方法。成果发表在计算机视觉顶级会议和权威期刊ICCV’19 / CVPR’20 / TPAMI’21，详见中国科学报报导及报告视频。

[2] 少样本甲骨文识别问题和数据集（Oracle-241）。中国千年的文化底蕴涵养了中文雅致、神秘而独特的魅力。三千多年历史的甲骨文拓片数量稀少，引入迁移学习方法，通过历史学家临摹的甲骨文图像辅助真实拓片图像的识别，取得了识别率的大幅提高，成果发表在图像处理和模式识别顶级期刊TIP’22 / PR’24，详见麻省理工科技评论公众号报导。

2. 面向计算机视觉的深度学习综述

[1] 深度领域自适应（迁移学习）

Deep Visual Domain Adaptation: A Survey（PPT，讲解视频）

[2] 深度人脸识别（特征学习）

Deep Face Recognition: A Survey（PPT，讲解视频）

主要学术成果

截至2024年5月。更多最新成果详见谷歌学术主页

• Mei Wang, Weihong Deng, Sen Su. Oracle character recognition using unsupervised discriminative consistency network. Pattern Recognition, 2024. (中科院一区期刊，IF: 8.0)

• Jing Jiang, Mei Wang, Bo Xiao, Jiani Hu, Weihong Deng. Joint recognition of basic and compound facial expressions by mining latent soft labels. Pattern Recognition, 2024. (中科院一区期刊，IF: 8.0)

• Zijian Chen, Mei Wang, Weihong Deng, et al. Confidence-aware RGB-D face recognition via virtual depth synthesis. CVPR Workshop, 2024.

• Mei Wang, Weihong Deng. A dataset of oracle characters for benchmarking machine learning algorithms. Scientific Data, 2024. (中科院二区期刊，IF: 9.8)

• Ruizhuo Xu, Ke Wang, Chao Deng, Mei Wang, et al. Depth map denoising network and lightweight fusion network for enhanced 3D face recognition. Pattern Recognition, 2024. (中科院一区期刊，IF: 8.0)

• Lixiong Qin, Mei Wang, Chao Deng, Ke Wang, et al. Swinface: a multi-task transformer for face recognition, expression recognition, age estimation and attribute estimation. IEEE TCSVT, 2023. (中科院一区期刊，IF: 8.4)

• Linzhi Huang, Mei Wang, Jiahao Liang, Weihong Deng, et al. Gradient attention balance network: Mitigating face recognition racial bias via gradient attention. CVPR Workshop, 2023.

• 王玫, 邓伟洪, 苏森. 面向图像识别的公平性研究进展. 中国图象图形学报 2023. (中文核心期刊)

• Mei Wang, Weihong Deng. Adaptive face recognition using adversarial information network. IEEE TIP, 2022. (中科院一区期刊，CCF-A类期刊，IF: 10.6)

• Mei Wang, Weihong Deng, Cheng-Lin Liu. Unsupervised structure-texture separation network for oracle character recognition. IEEE TIP, 2022. (中科院一区期刊，CCF-A类期刊，IF: 10.6)

• Yichen Lu, Mei Wang, Weihong Deng. Augmented geometric distillation for data-free incremental person ReID. CVPR 2022. (CCF-A类会议)

• Mei Wang, Yaobin Zhang, Weihong Deng. Meta balanced network for fair face recognition. IEEE TPAMI 2022. (中科院一区期刊，CCF-A类期刊，IF: 23.6)

• Mei Wang, Weihong Deng. Deep face recognition: A survey. Neurocomputing 2021. (中科院二区期刊，IF: 6.0，ESI高被引)

• Mei Wang, Weihong Deng. Cycle label-consistent networks for unsupervised domain adaptation. Neurocomputing 2021. (中科院二区期刊，IF: 6.0)

• Jiancheng Ge, Weihong Deng, Mei Wang, Jiani Hu. FGAN: Fan-shaped GAN for racial transformation. IJCB 2020. (CCF-C类会议)

• Shanming Yang, Weihong Deng, Mei Wang, Junping Du, et al. Orthogonality loss: Learning discriminative representations for face recognition. IEEE TCSVT 2020. (中科院一区期刊，IF: 8.4)

• Mei Wang, Weihong Deng. Deep face recognition with clustering based domain adaptation. Neurocomputing 2020. (中科院二区期刊，IF: 6.0)

• Yaobin Zhang, Weihong Deng, Mei Wang, Jiani Hu. Global-local GCN: Large-scale label noise cleansing for face recognition. CVPR 2020. (CCF-A类会议)

• Mei Wang, Weihong Deng. Mitigating bias in face recognition using skewness-aware reinforcement learning. CVPR 2020. (CCF-A类会议)

• Mei Wang, Weihong Deng, Jiani Hu, Xunqiang Tao, et al. Racial faces in the wild: Reducing racial bias by information maximization adaptation network. ICCV 2019 (CCF-A类会议)

• Bingyu Liu, Weihong Deng, Yaoyao Zhong, Mei Wang. Fair loss: Margin-aware reinforcement learning for deep face recognition. ICCV 2019. (CCF-A类会议)

• Yaoyao Zhong, Weihong Deng, Mei Wang, Jiani Hu, et al. Unequal-training for deep face recognition with long-tailed noisy data. CVPR 2019. (CCF-A类会议)

• Mei Wang, Weihong Deng. Deep visual domain adaptation: A survey. Neurocomputing 2018. (中科院二区期刊，IF: 6.0，ESI高被引)

• Mei Wang, Hailun Xia, Chunyan Feng. Joint dynamic point blanking and ABS for ICIC in cloud cooperated heterogeneous network. ICCC 2015.

• Mei Wang, Hailun Xia, Chunyan Feng. Joint eICIC and dynamic point blanking for energy-efficiency in heterogeneous network. ICWCSP 2015.

主持和参加的科研项目

• 国家自然科学基金青年基金，面向图像识别的去偏见算法研究，2024/01-2025/12，主持

• 中国博士后科学基金面上项目，基于自适应联邦学习的图像识别研究，2022/07-2024/4，主持

• 北京邮电大学博士创新基金，数据偏差条件下的视觉识别研究，2020/03-2022/03，主持

• 国家重点研发计划专项课题，知识产权综合服务平台及便携式检测终端研发，2019/12-2022/11，参与

• 国家自然科学基金面上项目，大姿态变化条件下的深度人脸识别研究，2019/01-2022.12，参与

• 腾讯合作项目，3D人体扫描模型数据后处理项目，2023/10-2024/03，参与

• 北邮-移动研究院联合创新中心项目，机房运营运维中的深度视觉特征学习与理解，2022/10-2023.12，参与

• 华为合作项目，基于长尾数据的跨种族人脸识别，2020/03-2021/03，参与

应邀学术报告

• 人脸识别公平性研究进展，CCBR 2023

• 深度人脸识别，澳门理工大学 2023

• 科研路上的心得与体会，VALSE Student Webinar 2022

• 人脸识别中的种族偏差，SFFAI 2019

奖励与荣誉

• 2022 / 2023年，两次入选斯坦福大学发布“全球前2%科学家榜单”

• 2022年，北京图象图形学学会优秀博士学位论文

• 2022年，北京邮电大学优秀博士学位论文

• 2022年，北京邮电大学优秀毕业生

• 2021年，《中国图象图形学报》研究生学术论坛一等奖

• 2021年，博士研究生国家奖学金

• 2021年，“方滨兴网安基金（北邮）”优秀研究生

• 2011年，本科生国家奖学金

学术与社会服务

• 期刊审稿：IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、IEEE TCSVT、IJCV等

• 会议审稿：CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM、ICPR、FG等

招生说明

欢迎校内有毕设，大创等需求同学联系。欢迎对科研有热情的同学咨询保研、考研。

• 编程实践能力：无论是算法还是工程，动手和折腾是做好本领域研究的首要能力，要求本科期间的编程作业均为独立完成，读研期间需要做大量的编程来验证想法的合理性。

• 心态调整能力：侧重科研创新和论文发表，要求同学们有持续完善研究课题的耐心和热情。

• 较强英语文献自学和表达能力、基础数学理解和推导能力。