2024年IEEE Fellow名单揭晓：「视觉智能」领域十余位华人学者入选！

近日，国际电气与电子工程师协会（IEEE）公布了2024年新晋Fellow名单。

本次共从被提名的949名候选人中选出323名IEEE Fellow，其中华人学者有116位，占总人数的36%左右。

IEEE Fellow是IEEE授予成员的最高荣誉，每年由IEEE同行专家在拥有高级（senior）或终身（life）等级的会员中遴选约300名左右。当选人需要对工程科学技术的进步或应用做出重大贡献，为社会带来重大价值。当选人数不超过IEEE当年会员总人数的1‰。由于每年当选的IEEE Fellow数量较少，因此当选的科学家基本都是在科学与工程技术领域内取得重要成就的杰出科学家。

随着人工智能实现更多的关键技术突破，全球范围将涌现出更多的人工智能顶级学者。

中国是目前人工智能发展研究热度最高的国家，华人AI学者在国际学术舞台上的影响力越来越大，加入世界顶级协会的人也会越来越多。

当下，视觉技术是AI里应用最广，任务最多，同时也是发展最快速的一个主要子方向，每年都能看到不少华人学者的身影。

以下为雷峰网 (公众号：雷峰网) 整理的华人当选学者简介：

沈建冰

北京理工大学计算机学院教授，博士生导师，目前兼任阿联酋起源人工智能研究院首席科学家，兼任四维图新自动驾驶研究院首席科学家。曾在美国普渡大学、瑞士苏黎世理工学院、美国加州大学洛杉矶分校、澳大利亚国立大学、新加坡国立大学等进行博士后与访问研究。

主要研究方向是计算机视觉、计算摄影、视频理解、深度学习、智慧医疗与智能系统，擅长面向智能监控与自动驾驶的视觉分析方法研究。相关研究成果在国际著名会议与期刊上发表了100多篇论文，其中包括CCF推荐的A类会议与IEEE Trans.汇刊长文共93篇(IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE TNNLS, IEEE TVCG, IEEE CVPR, IEEE ICCV等)。论文Google Scholar总引用数超过10000多次(h指数50)，其中单篇最高引用600多次，16篇论文入选ESI高被引收录论文与热点论文。入选2020年度全球高被引科学家榜单。

担任包括图像计算领域的国际顶级期刊IEEE TIP， 神经网络和机器学习系统领域的国际权威期刊IEEE TNNLS ，Pattern Recognition等多个国际SCI期刊副主编。担任IEEE CVPR, IEEE ICCV, AAAI, ACM MM等多个国际顶级会议的领域主席/委员。

入选理由：对计算机视觉在视频分析和视觉理解方面的贡献。

张涛

清华大学自动化系系主任、信息科学技术学院副院长、智能无人系统研究中心主任，英国工程技术学会会士(IET Fellow)，中国自动化学会会士。曾先后在美国麻省理工学院、德国慕尼黑工业大学、日本国立佐贺大学和日本国立信息学研究所学习和工作近8年。

主要研究方向包括机器人学、智能控制、导航与控制技术、飞行器控制技术等。近十年来发表论文200余篇，其中SCI已收录40余篇，EI已收录120余篇。发表学术译著3部，学术著作章节5部，主编教材2部，获得国内授权发明专利12项，软件著作权5项。曾负责或参与国家863项目、国家973项目、国家自然科学基金等30余项。曾获得国家级教学成果奖二等奖、北京市教学成果奖一等奖、教育部自然科学奖二等奖、军队科技进步奖二等奖、中国自动化学会自然科学奖二等奖和中国电子学会电子信息科学奖二等奖等。

入选理由：对机器人视觉感知和自适应容错控制的贡献。

张皓

SFU （西蒙菲莎大学）计算科学学院正教授、亚马逊学者，并拥有杰出大学教授职位。拥有多伦多大学动态图形项目 (DGP) 博士学位，以及滑铁卢大学数学硕士学位和数学学士学位。领导GrUVi实验室，该实验室是世界上进行计算机图形和计算机视觉研究的顶级场所之一 。

张皓的研究领域是计算机图形学，更广泛地说是视觉计算，目前已围绕几何建模、形状分析、3D 视觉、几何深度学习以及计算设计和制造等主题发表了180 多篇论文，其中在SIGGRAPH (+Asia) 和 ACM Trans 上发表了 65 篇文章。其研究得到了 Adobe、Autodesk、波音、谷歌、华为、MITACS 和 NSERC 的赞助。

入选理由：为可视化计算中的形状分析和合成做出贡献。

胡事民

中国科学院院士，清华大学计算机科学与技术系教授。国家杰出青年科学基金获得者和创新群体的学术带头人。现任中国计算机学会副理事长、ACM SIGGRAPH执委、亚洲图形学会主席。

主要研究领域为计算机图形学与人机交互、智能信息处理、系统软件等。在可视媒体智能处理的理论、方法和应用研究方面作出了系统性的贡献，成果应用于流程工厂的数字重建和大规模街景系统构建，研制了我国空间站首个天地协同混合现实系统；创新性地提出元算子融合思想和统一计算图策略，研制并开源了自主深度学习框架“计图”，有效降低了算子优化难度和异构硬件适配复杂度，实现了国产CPU、GPU和AI芯片的高效适配，在节省显存的同时，大幅提升了神经网络和大模型的训练推理效率。

相关成果发表在ACM SIGGRAPH、CVPR及ACM Transactions on Graphics、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics和IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等重要的国际刊物和会议上。以第一完成人获国家自然科学奖二等奖、国家技术发明奖二等奖、国家科技进步奖二等奖各1项，并获得中国计算机学会“王选奖”和全国创新争先奖。

入选理由：对计算视觉媒体和几何处理的贡献。

鲁继文

清华大学自动化系副主任，长聘副教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，IAPR Fellow，国际期刊Pattern Recognition Letters主编。

主要研究领域包括计算机视觉、模式识别、智能机器人。发表IEEE汇刊论文130余篇（其中PAMI论文36篇），CVPR、ICCV、ECCV论文120余篇，论文被引用24000余次，获授权国家发明专利50余项，主持国家自然科学基金杰青、优青、重点、联合重点、国家重点研发计划课题、北京市科技计划中央引导地方专项等项目，获中国电子学会自然科学一等奖、国家级教学成果奖二等奖、北京市高等教育教学成果奖一等奖。曾/现任IEEE T-IP、T-CSVT、T-BIOM等10多个国际期刊编委，FG2023、ICME2022、VCIP2022等国际会议大会主席/程序主席，中国自动化学会专家咨询工作委员会副主任，中国计算机学会计算机视觉专委会常务委员和中国人工智能学会模式识别专委会常务委员。

入选理由：对视觉内容分析和识别的贡献。

卢湖川

大连理工大学创新学院院长， 信息与通信工程学院教授，国家杰出青年基金获得者，科技部中青年创新领军人才，辽宁省特聘教授，IEEE和ACM高级会员，IEEE Transaction on Cybernetics 和 IEEE Transactions on Circuits, Systems for Video Technology副主编。曾在日本立命馆大学、香港理工大学、新加坡国立大学短期访问。

近年来主要从事图像处理与理解、计算机视觉、模式识别和机器学习方面的教学与科研工作，主持多项国家自然科学基金项目和国际合作项目。迄今已在国际期刊/国际会议上发表学术论文200余篇，其中计算机学会(CCF)推荐A类期刊和会议100余篇，在本领域顶级国际会议CVPR/ICCV/ECCV 发表论文50篇，获得了CVPR2020 Best Paper Award Nominee, ICCV2011 Most Remembered Poster,ICIP2012 Best Student Paper Award Finalist, IET Image Processing Best Paper Award，Google Scholar 引用20000余次。

入选理由：对视觉对象跟踪和显着对象检测的贡献。

高新波

西安电子科技大学“模式识别与智能系统”学科带头人，国家“万人计划”科技创新领军人才，教育部长江学者特聘教授，影像处理系统(VIPS)实验室主任，综合业务网理论与关键技术国家重点实验室主任、校长助理。

目前主要从事机器学习与大数据处理、计算机视觉与图像分析、模式识别与智能系统等领域的研究工作。提出了基于三元空间融合的图像跨域重建理论与方法，构建了以人为中心的视觉计算模型。在该领域发表高质量的学术论文500余篇，其中在重要国际学术期刊和会议上发表论文300余篇，Google Scholar统计引用33000余次，H-index为83，2篇论文获得Signal Processing国际期刊的“Most Cited Articles”奖，连续八年入选爱思唯尔发布的计算机科学领域中国高被引学者（Most Cited Chinese Researchers）榜单。

入选理由：对混合增强智能和图像质量评估的贡献。

刘洺堉

NVIDIA研究院首席研究科学家，曾任三菱电机研究实验院（MERL）首席研究科学家。2012年获得马里兰大学电气和计算机工程系博士学位。

研究重点是图像生成和理解的生成模型，工作包括pix2pixHD，vid2vid，GauGAN / SPADE，UNIT，MUNIT和FUNIT。他的物体姿态估算系统于 2014 年被 R&D 杂志评为最具创新性的百项技术产品之一。他的街景理解论文是2015年机器人科学与系统（RSS）会议中最佳论文决赛入围者。在 CVPR 2018 中，他在 WAD 挑战中的语义分割竞争领域适应和鲁棒视觉挑战中的光流竞赛中获得了第一名。他的研究小组“深度想象力研究小组”专注于深度生成模型及其在内容创作中的应用，NVIDIA Picasso [Edify]、NVIDIA Canvas [GauGAN]和NVIDIA Maxine [LivePortrait]是其研究小组研究支持的三款产品。团队任务是为 NVIDIA Picasso 构建 text2image、text2video 和 text23d 基础模型，团队已在NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH等顶级人工智能会议上发表科学论文。

入选理由：在多模式内容创建中对生成对抗性网络的贡献。

雷震

中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院大学岗位教授，中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心研究员，香港理工大学客座教授，博士生导师。中国图象图形学会视频监控与安全专委会副秘书长，CCF标准工作委员会委员。

其主要研究方向为人工智能基础理论，图像视频分析与理解，生物特征识别（人脸识别）等领域。在IEEE Trans (TPAMI, TIP, TIFS, TNNLS), CVPR, ICCV, AAAI, IJCAI等本领域主流期刊与会议上发表论文200余篇，Google Scholar文章引用次数2.1万余次，H-index：70，2020, 2021爱思唯尔中国高被引学者，授权发明专利22项，撰写发布国家标准1项，国家公共安全行业标准7项，十余次获得国际学术会议最佳（学生）论文奖或国际会议竞赛第一名。获“2019国家科技进步奖二等奖”、“2021中国电子学会技术发明一等奖”、“国际生物特征识别青年学者奖”。

入选理由：对人脸分析和物体检测的贡献。

王健

华中科技大学教授、博导，武汉光电国家研究中心光电子器件与集成研究部主任。中国光学学会常务理事，美国光学学会会士（Optica Fellow），国际光学工程学会会士（SPIE Fellow），国家杰出青年科学基金获得者。

主要研究方向是多维光通信、光信号处理、光场调控（轨道角动量、矢量光、结构光）、光电子器件与集成、硅基光子学。研究成果第一完成人两次获教育部自然科学一等奖。第一/通讯作者发表Science、Nature Photonics、Science Advances、Light: Science & Applications、Optica、Laser & Photonics Reviews、ACS Photonics、Nanoscale等论文160余篇，引用6000余次。国际会议邀请报告90余次。授权国家发明专利16项（转让2项）。主持国家重点研发计划、国家973计划课题、国家自然科学基金国际合作等项目10余项。担任国际会议本地组委会和技术委员会主席等60余次。担任Nature Photonics和Nature Communications等30多种外文期刊审稿人。

入选理由：用于多维光通信的扭曲光、结构光和光子集成。

俞恒永

马萨诸塞洛厄尔分校电子与计算机工程系图像与信息学实验室教授兼主任。主要从事计算机断层扫描和医学图像处理领域的研究。发表学术论文200余篇，根据 Google Scholar 的数据，H 指数为 42。他是JSM Biomedical Imaging 期刊的创始主编，担任IEEE Access、Signal Processing、Journal of Medical Engineering、 CT Theory and Applications等期刊的编委会成员或副主编。2005年获西安交通大学优秀博士学位论文、浙江省科协最佳自然科学论文一等奖。2012 年 1 月，他因开发基于 CS 的内部断层扫描技术而获得获得了美国国家科学基金会（NSF）CAREER Award。

入选理由：对断层图像重建的贡献。

林倞

中山大学计算机学院教授，中山大学人机物智能融合(HCP)实验室负责人，先后在美国加州大学洛杉矶分校、香港中文大学等机构工作或访问研究。曾任商汤科技首席研发总监、研究院执行院长，2018年联合UCLA朱松纯教授创立暗物智能科技，2021年创立拓元智慧。

他的研究兴趣包括多模态人工智能、机器学习、视觉计算、数据分析与挖掘、机器人等领域。作为首席科学家/项目负责人，承担国家2030科技创新重大项目，入选国家万人计划青拔人才。在国际顶级学术期刊和会议发表论文300余篇，论文被引用近3万次，多次入选全球高被引学者榜单。曾获权威期刊Pattern Recognition年度最佳论文奖，多媒体计算旗舰会议ICME最佳论文钻石奖，计算机视觉旗舰会议ICCV最佳论文奖提名，中国图像图形学会科学技术一等奖，吴文俊人工智能自然科学奖，省级自然科学一等奖。曾担任知名期刊IEEE Trans. Human-Machine Systems, IEEE Trans. Multimedia, IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems 编委 (Associate Editor)，十余次担任IEEE CVPR、ICCV、NeurIPS、KDD、ACM Multimedia 等国际会议的领域主席。

入选理由：对多媒体内容分析的贡献。

郑文皇

台湾新竹阳明交通大学电子研究所教授，人工智能与多媒体实验室（AIMMLab）创办者与负责人。加入中央研究院之前，他于 2009 年至 2010 年担任台湾桃园 HTC Corporation MagicLabs 首席研究员。

研究兴趣包括多媒体、人工智能、计算机视觉、机器学习、社交媒体和金融技术。在ACM/IEEE等国际顶尖学术期刊与ACM MM、IJCAI、AAAI、CVPR、ICCV等重要国际学术会议上发表论文200余篇。同时他注重理论与应用成果的产业化，担任台湾工业技术研究院特聘顾问等专家职务协助产业发展；亦长期推动国际学术合作，担任多媒体领域权威期刊IEEE Trans. on Multimedia（TMM）编委，并获得2020年TMM卓越编委，同时还担任过多项级学术会议的领域主席。郑教授获得了2021年IEEE杰出演讲者，2020年ACM杰出科学家、2021 IEEE ICME Best Paper Award、2018年微软亚洲研究院合作研究奖、2011-2017年台湾科技部特殊优秀人才奖励、2015-2016年百万台币奖金国际扶轮社长公益奖、2015年中国电机工程学会优秀青年电机工程师奖、2015 IEEE MMSP Top 10%Paper Award、2014年ACM台北／台湾分会李国鼎青年研究奖、2014 ACMMM Grand Challenge Award、2014年台北市社会优秀青年等一系列荣誉。2016年加入CCF多媒体技术专委会正式委员。

入选理由：对智能多媒体计算和应用的贡献。

罗骏

南洋理工大学计算机科学与工程学院副教授，在清华大学获得电气工程理学学士和硕士学位，在瑞士洛桑联邦理工学院获得计算机科学博士学位。2006年至2008年在加拿大滑铁卢大学担任博士后研究员。

主要研究方向为移动与普适计算、深度学习与计算机视觉、应用运筹学。他的研究团队通过领导多个国家研究项目和企业实验室，在移动/普适计算和智能传感技术方面做出了贡献，旨在将研究成果转化为实际应用。同时，罗博士和他的团队不断在IEEE、ACM等顶级会议和期刊上发表文章，包括MobiCom、CVPR、SenSys、INFOCOM、UbiComp、ToN、TMC等。仅发表了 130 多篇出版物，他就获得了超过 8300 次 Google 学术引用，其中两篇高被引论文的引用次数均超过 1,000 次。

入选理由：为使用物联网的无线网络和传感做出贡献。

参考内容：https://www.ieee.org/content/dam/ieee-org/ieee/web/org/about/fellows/2024-fellow-class.pdf

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