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                  翁韶伟

                  • 学科领域:信号与信息处理
                  • 所属单位:广东工业大学
                  • 研究方向:信息隐藏,图像处理,数字水印技术
                  • 学历/职称:副教授
                  • 专家介绍: 翁韶伟,博士,广东工业大学信息工程学院副教授,研究生导师,广东省高校“千百十工程?#20445;?#24191;东工业大学“骨干教师国(境)外研修支持计划?#20445;?#24191;东工业大学“优秀青年教师培养计划”培养对象。2009年,毕业于?#26412;?#20132;通大学并获博士学位,2016年10月至2017年10月在美国新泽西理工大学从...

                  专家详情

                         翁韶伟,博士,广东工业大学信息工程学院副教授,研究生导师,广东省高校“千百十工程?#20445;?#24191;东工业大学“骨干教师国(境)外研修支持计划?#20445;?#24191;东工业大学“优秀青年教师培养计划”培养对象。2009年,毕业于?#26412;?#20132;通大学并获博士学位,2016年10月至2017年10月在美国新泽西理工大学从事访问学者研究工作。主要从事信号处理,信息安全,云计算,数据隐藏,音?#24403;?#30721;等方面的教学和科研工作。主持和联合主持6项政府专项资金项目,其中包括国家自然科学基金、广东省自然科学基金、广州市珠江新星专项等,在国内外重要学术期刊和会议发表了多篇论文,其中发表于IEEESignal Processing Letters期刊的基于奇偶特性、和值不变特?#38498;?#24046;值调节的可逆水印研究它引用超过六十余次。到目前为止,在国内国际学术会议和刊物上发表学术论文29篇,16篇被SCI检索,13篇被E I检索,授权专利1项,申请7项。

                  知识产权:
                  授权专利1项,申请7项
                  [1] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,一种基于预测和压扩技术的高容量可逆水印方法,专利号:ZL200710119335.5,2010。
                  [2] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,一种基于余数不变性的高容量可逆水印算法,申请号:201310408452.9。
                  [3] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,一种基于自适应预测模型的高容量可逆水印算法,申请号:201310408792.1。
                  [4] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,一种基于局部定位和Alatter整数变换的可逆水印处理方法申请号:201510319336.9。
                  [5] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,一种高保真可逆水印嵌入方法,申请号:201610362123.9。
                  [6] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,一种可逆水印图像的处理方法,申请号:201610601189.9
                  [7] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,一种基于多层次IPVO的可逆水印计算方法, 申请号:201610728385.2
                  [8] 翁韶伟,张天聪,潘正祥,基于PVO和自适应块分割的可逆水印算法,申请号:201610059600.4。
                  科研项目:
                  [1] 2015年国家自然科学基金面上项目——医学图像的不同工作域下高性能及鲁棒可逆水印的深入研究(项目编号:61571139),总经费72万,按计划,主持;
                  [2] 2014年广州市珠江新星专项——医学图像的高容量及鲁棒可逆水印的研究(项目编号:2014J2200085),总经费30万,按计划,主持;
                  [3] 2014年国家自然科学基青年基金——医学图像的高容量及鲁棒可逆水印的研究(项目编号:61201393),总经费24万,结题,主持;
                  [4] 2013年国家自然科学基金面上项目——信息取证博弈与?#29992;?#22495;信号处理研究(项目编号:61379155),总经费78万、按计划,(校内排名第一);
                  [5] 2012年国家自然科学基金青年基金——医学图像的高容量及鲁棒可逆水印的研究(立项编号:61201393),总经费24万,(校内排名第二);
                  [6] 2012年国家自然科学基金面上项目——基于内容的视频取证及拷贝检测关键技术的研究(项目编号:61272498),总经费20万,(校内排名第一);

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