刘宏（国家级领军人才）

刘宏，工学博士、北京大学教授、博士生导师。国家级领军人才，科技部国家重点研发计划“智能机器人”总体组专家，中国人工智能学会副理事长，深圳市第六届政协委员。

长期从事计算机视觉与智能机器人、机器学习与智能人机交互等领域的教学和科研工作。曾师从蔡鹤皋院士、王选院士、石青云院士等知名专家。多次赴美国、加拿大、日本和新加坡等国家的多所著名大学和研究机构访问交流。2016年—2020年担任Elsevier、IET相继出版的SCI检索国际学术期刊CAAI Transactions on Intelligence Technology创刊主编，现任执行主编。

先后承担 20余项国家级重要科研项目，包括863课题、 973课题、国家重点研发计划项目、新一代人工智能重大项目和国家自然科学基金重点项目等。已发表学术论文200多篇，近年的研究成果被国内外同行研究机构引用7000余次，相关成果申报/获得国家发明专利40余项。获国家航天科技进步奖、吴文俊人工智能科学技术奖、日内瓦国际发明博览会奖、北京大学教学优秀奖、安泰奖和北京大学“十佳教师”候选人等荣誉。

作为深圳教育界首位国家级领军人才，二十多年来刘宏教授专注于所热爱的人工智能和机器人事业，先后培养了100多名硕士博士研究生和博士后，是我国“智能科学与技术”新学科建设的积极倡导者、智能机器人领域科技创新的潜心实践者。“十四五”期间刘宏教授的研究特色将聚焦在“机器人视觉感知与自主学习”等领域。

近年主持/承担的主要科研项目:

·国家新一代人工智能重大项目：基于数字孪生的室内服务机器人自主学习与进化关键技术（在研）

·国家重点研发计划项目：面向智能手机制造的柔性机器人自动化生产线研制及示范应用（在研、 指导）

·国家自然科学基金项目：面向混合增强智能运动规划的机器人位姿空间建模方法（在研）

·深圳市基础研究重点项目：基于情感计算人和机器人交互模型研究 （在研）

·深圳市高等院校稳定支持计划重点项目：面向复杂场景机器人高效作业的混合增强智能（在研）

·国家自然科学基金(联合基金)重点项目：面向服务机器人的视听感知融合与多模态人机交互关键技术 （已完成）

·国家自然科学基金项目：基于麦克风阵列的移动机器人实时声源定位方法研究（已完成）

·国家自然科学基金项目：人机互动环境下机器人实时运动规划研究（已完成）

·国家自然科学基金项目：面向人体目标实时跟踪的视觉注意转移机制研究（已完成）

·国家863课题：面向HRI的机器人视听觉注意机制及运动规划技术（已完成）

·国家863课题：基于多源信息融合的交通事件自动检测技术（已完成）

·科技部创新人才推进计划：面向复杂场景人机交互的嵌入式仿生视觉技术（已完成）

·教育部博士点基金课题：面向显著事件主动感知的仿生立体视觉研究（已完成）

·广东省重大产业攻关项目：新一代家用服务机器人关键技术突破及集成应用示范（已完成）

·深圳市“创新链-产业链”双链融合重大产业化项目：智能电视生产流水线的视觉检测和定位方法 （已完成）

·深圳市战略新兴产业项目：网络环境下智能监控系统公共技术平台（已完成）

·深圳市战略新兴产业项目：物联网智能感知技术工程实验室（已完成）

·深圳市基础研究重点项目：面向复杂场景人机交互的仿生视觉技术与系统（已完成）

近年发表的代表性论文:

[1] Wenhao Li, Hong Liu(刘宏), Runwei Ding,Mengyuan Liu, Pichao Wang and Wenming Yang. Exploiting temporal contexts withstrided transformer for 3d human pose estimation. IEEE Transactions onMultimedia(TMM). Accepted in 2022.（多媒体领域顶级国际学术期刊）

[2] Wei Shi, Hong Liu(刘宏), and MengyuanLiu. Image-to-video person re-identification using three-dimensional semanticappearance alignment and cross-modal interactive learning. Pattern Recognition(PR),2022, 122: 108314.（模式识别领域顶级国际学术期刊）

[3] Weibo Huang and Hong Liu(刘宏). A robustpixel-aware gyro-aided KLT feature tracker for large camera motions. IEEE Transactionson Instrumentation and Measurement(TIM), 2022, 71: 1-14. (机器智能领域重要国际学术期刊)

[4] Bing Yang, Hong Liu(刘宏),and Xiaofei Li. Learning deep direct-path relative transfer function forbinaural sound source localization. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, andLanguage Processing(TASLP), 2021, 29: 3491-3503.（机器听觉领域顶级国际学术期刊）

[5] Meijia Song, Hong Liu(刘宏), Wei Shi, and XiaLi. PCLoss: Fashion Landmark Estimation with Position Constraint Loss. PatternRecognition(PR), 2021, 118: 108028.（模式识别领域顶级国际学术期刊）

[6] Hao Tang, Hong Liu(刘宏), Dan Xu, PhilipHS Torr, and Nicu Sebe. Attentiongan: Unpaired image-to-image translation usingattention-guided generative adversarial networks. IEEE Transactions on NeuralNetworks and Learning Systems(TNNLS), 2021, 1-16.（人工智能领域顶级国际学术期刊）

[7] Hanrong Ye, Hong Liu(刘宏), Fanyang Meng,and Xia Li. Bi-Directional Exponential Angular Triplet Loss for RGB-InfraredPerson Re-Identification. IEEE Transactions on Image Processing(TIP),2021, 30:1583-1595. （人工智能领域顶级国际学术期刊）

[8] Hao Tang, Hong Liu(刘宏), Wei Xiao, andNicu Sebe. When Dictionary Learning Meets Deep Learning: Deep DictionaryLearning and Coding Network for Image Recognition With Limited Data. IEEETransactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS),2021, 32(5): 2129-2141.（人工智能领域顶级国际学术期刊）

[9] Weibo Huang, Hong Liu(刘宏), and Weiwei Wan.An Online Initialization and Self-Calibration Method for Stereo Visual-InertialOdometry. IEEE Transactions on Robotics(TRO), 2020, 36(4):1153-1170.（机器人领域顶级国际学术期刊）

[10] Jie Wen, Yong Xu, and Hong Liu(刘宏). IncompleteMultiview Spectral Clustering With Adaptive Graph Learning. IEEE Transactionson Cybernetics(TCYB), 2020, 50(4): 1418-1429.（人工智能领域顶级国际学术期刊）

[11] Hao Tang, Hong Liu(刘宏), and Nicu Sebe. Unified Generative Adversarial Networks for ControllableImage-to-Image Translation. IEEE Transactions on Image Processing(TIP),2020, 29: 8916-8929.（人工智能领域顶级国际学术期刊）

[12] Jiayao Ma, Weiwei Wan, Kensuke Harada,Qiuguo Zhu, and Hong Liu(刘宏). Regrasp Planning Using Stable ObjectPoses Supported by Complex Structures. IEEE Transactions on Cognitive andDevelopmental Systems(TCDS), 2019, 11(2): 257-269.（人工智能领域重要国际学术期刊）

[13] Bing Yang, Hong Liu(刘宏), Cheng Pang andXiaofei Li. Multiple Sound Source Counting and Localization Based on TF-WiseSpatial Spectrum Clustering. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech andLanguage Processing(TASLP), 2019, 27(8):1241-1255.（机器听觉领域顶级国际学术期刊）

[14] Fanyang Meng, Hong Liu(刘宏), YongshengLiang, Juanhui Tu and Mengyuan Liu. Sample Fusion Network: An End-to-End DataAugmentation Network for Skeleton-based Human Action Recognition. IEEETransactions on Image Processing(TIP), 2019, 28(11): 5281-5295.（人工智能领域顶级国际学术期刊）

[15] Mengyuan Liu, Hong Liu(刘宏), and Chen Chen, 3D action recognition using multi-scale energy-based global ternary image, Accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(TCSVT), 28(8): 1824-1838 (2018) （多媒体领域顶级国际学术期刊）

[16] Mengyuan Liu, Hong Liu(刘宏), Chen Chen, Robust 3D Action Recognition Through Sampling Local Appearances and Global Distributions. IEEE Transaction on Multimedia(TMM) 20(8): 1932-1947 (2018) （多媒体领域顶级国际学术期刊）

[17] Chen Pang, Hong Liu(刘宏), Jie Zhang, Binaural Sound Localization Based on Reverberation Weighting and Generalized Parametric Mapping, Accepted by IEEE Transaction on Audio, Speech and Language Processing(TASLP) VOL.25:1618-1632, 2017（机器听觉领域顶级国际学术期刊）

[18] Pingping Wu, Hong Liu, Chao Xu, Yuan Gao, Zheyuan Li, Xuewu Zhang, How do you smile? Towards a comprehensive smile analysis system. Neurocomputing 235: 245-254 (2017) （人工智能领域重要国际学术期刊）

[19] Mengyuan Liu, Hong Liu(刘宏), and Chen Chen, Enhanced skeleton visualization for view invariant human action recognition, Pattern Recognition(PR) 68: 346-362 (2017)（模式识别领域顶级国际学术期刊）

[20] Qianru Su, Hong Liu(刘宏), Tatsuya Harada, Online Growing Neural Gas for Anomaly Detection in Changing Surveillance Scenes, Pattern Recognition(PR) 64: 187-201, 2017.（模式识别领域顶级国际学术期刊）

[21] Pingping Wu, Hong Liu (刘宏), Xiaofei Li, A Novel Lip Descriptor for Audio-Visual Keyword Spotting Based on Adaptive Decision Fusion, IEEE Transactions on Multimedia (TMM). vol.18(3): 326-338, 2016. （多媒体领域顶级国际学术期刊）

[22] Qianru Sun, Hong Liu, Liqian Ma, Tianwei Zhang, A novel hierarchical Bag-of-Words model for compact action representation. Neurocomputing 174: 722-732 (2016) （人工智能领域重要国际学术期刊）

[23] Yuan Gao, Hong Liu(刘宏), Pingping Wu P. A new descriptor of gradients Self-Similarity for smile detection in unconstrained scenarios. Neurocomputing. vol.174: 1077-1086, 2016. （人工智能领域重要国际学术期刊）

[24] Mengyuan Liu, Hong Liu(刘宏), Depth Context: a new descriptor for human activity recognition by using sole depth sequences. Neurocomputing. vol.175: 747-758, 2016. （人工智能领域重要国际学术期刊）

[25] Qianru Sun Q, Hong Liu(刘宏), Liqian Ma, A novel hierarchical Bag-of-Words model for compact action representation. Neurocomputing. vol.174: 722-732, 2016. （人工智能领域重要国际学术期刊）

[26] Jie Zhang, Hong Liu (刘宏), Robust Acoustic Localization Via Time-Delay Compensation and Interaural Matching Filter, IEEE Transactions on Signal Processing(TSP), vol.63, no.18, pp. 4771-4783, 2015. （多媒体信号处理领域顶级国际学术期刊）

[27] Qianru Sun, Hong Liu(刘宏), Mengyuan Liu, Human activity prediction by mapping grouplets to recurrent Self-Organizing Map. Neurocomputing, vol.177: 427-440, 2015. （人工智能领域重要国际学术期刊）

[28] Wenhao Li, Hong Liu, Hao Tang, Pichao Wang, and Luc VanGool. MHFormer: Multi-Hypothesis Transformer for 3D Human Pose Estimation.Accepted by IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),2022. (计算机视觉领域顶级国际学术会议)

[29] Tianyu Guo, Hong Liu(刘宏), Zhan Chen, Mengyuan Liu, Tao Wang,Runwei Ding. Contrastive Learning from Extremely Augmented Skeleton Sequencesfor Self-supervised Action Recognition. Accepted by Proceedings of the AAAIConference on Artificial Intelligence (AAAI), 2022. （人工智能领域顶级国际学术会议）

[30] Tao Wang, Hong Liu(刘宏), Pinhao Song, Tianyu Guo, Wei Shi.Pose-guided Feature Disentangling for Occluded Person Re-identification basedon Transformer. Accepted by Proceedings of the AAAI Conference on ArtificialIntelligence (AAAI), 2022.（人工智能领域顶级国际学术会议）

[31] Yidi Li, Hong Liu(刘宏), Hao Tang. Multi-Modal PerceptionAttention Network with Self-Supervised Learning for Audio-Visual SpeakerTracking. Accepted by Proceedings of the AAAI Conference on ArtificialIntelligence (AAAI), 2022.（人工智能领域顶级国际学术会议）

[32] Zhan Chen, Sicheng Li, Bing Yang, Qinghan Li, and HongLiu(刘宏).Multi-Scale Spatial Temporal Graph Convolutional Network for Skeleton-BasedAction Recognition. Proceedings of the AAAI Conference on ArtificialIntelligence (AAAI), 2021, 35(2): 1113-1122.（人工智能领域顶级国际学术会议）

[33] Wanlu Xu, Hong Liu(刘宏), Wei Shi, Ziling Miao, Zhisheng Lu, andFeihu Chen, Adversarial Feature Disentanglement for Long-Term PersonRe-identification, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI),2021.（人工智能领域顶级国际学术会议）

[34] Ziling Miao, Hong Liu(刘宏), Wei Shi, Wanlu Xu, and Hanrong Ye,Modality-aware Style Adaptation for RGB-Infrared Person Re-Identification,International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI),2021: 19-27.（人工智能领域顶级国际学术会议）

[35] Peng Wei, Guoliang Hua, Weibo Huang, Hong Liu(刘宏). Unsupervised MonocularVisual-inertial Odometry Network, International Joint Conferences on ArtificialIntelligence Organization (IJCAI), 2020: 2347-2354.（人工智能领域顶级国际学术会议）

[36] Jie Wen, Zheng Zhang, Yong Xu, Bob Zhang, Lunke Fei, and HongLiu(刘宏).Unified Embedding Alignment with Missing Views Inferring for IncompleteMulti-View Clustering. Proceedings of the AAAI Conference on ArtificialIntelligence (AAAI), 2019, 33(01): 5393-5400.（人工智能领域顶级国际学术会议）

[37] Xia Li, Zhisheng Zhong, Jianlong Wu, Yibo Yang, ZhouchenLin, Hong Liu(刘宏). Expectation-maximization attention networks for semanticsegmentation, International Conference in Computer Vision (ICCV),2019: 9167-9176.(计算机视觉领域顶级国际学术会议)

[38] Xia Li, Jianlong Wu, Zhouchen Lin, Hong Liu(刘宏), Hongbin Zha. Recurrent squeeze-and-excitationcontext aggregation net for single image deraining, European Conference onComputer Vision (ECCV), 2018: 254-269.(计算机视觉领域顶级国际学术会议)

[39] Weibo Huang, Hong Liu(刘宏). Online initialization and automatic camera-IMUextrinsic calibration for monocular visual-inertial SLAM, InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), 2018: 5182-5189.(智能机器人领域顶级国际学术会议)

[40] Dan Xu, Wei Wang, Hao Tang, Hong Liu(刘宏), Nicu Sebe, Elisa Ricci.Structured attention guided convolutional neural fields for monocular depth estimation,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),2018: 3917-3925.(计算机视觉领域顶级国际学术会议)

[41] Hao Tang, Hong Liu(刘宏), Wei Xiao, A Novel Feature MatchingStrategy for Large Scale Image Retrieval, International Joint Conference on ArtificialIntelligence (IJCAI), 2016: 2053-2059. （人工智能领域顶级国际学术会议）

[42] Chen Chen, Mengyuan Liu, Baochang Zhang, Jungong Han,Junjun Jiang, and Hong Liu(刘宏). 3D Action Recognition Using Multi-temporal DepthMotion Maps and Fisher Vector, International Joint Conference on ArtificialIntelligence (IJCAI), 2016: 3331-3337（人工智能领域顶级国际学术会议）

[43] Hong Liu(刘宏), Mengdi Yue, and Jie Zhang. Probabilistic BinauralMultiple Sources Localization Based on Time-delay Compensation EstimatorClustering Analysis, IEEE International Conference on Intelligent Robots andSystems (IROS), 2016: 4537-4544. （智能机器人领域重要国际学术会议）

[44] Hong Liu(刘宏), Fang Xiao and Can Wang. A predictive model for narrowpassage path planner by using Support Vector Machine in changing environments,IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA),2015: 2991-2996.(智能机器人领域顶级国际学术会议)

[45] Hong Liu(刘宏), Cheng Pang and Jie Zhang. Binaural sound sourcelocalization based on generalized parametric model and two-layer matchingstrategy in complex environments, IEEE International Conference on Robotics andAutomation (ICRA), 2015: 4496-4503.(智能机器人领域顶级国际学术会议)

作为北京大学首批、深圳教育界首位国家级领军人才，二十多年来刘宏教授专注于所热爱的人工智能和机器人事业，先后培养了100多名硕士博士研究生和博士后，是我国“智能科学与技术”新学科建设的积极倡导者参与者、智能机器人领域科技创新的潜心实践者。