普园媛

副院长教授

  • 博士,教授,博士生导师
  • 联系方式:km_pyy@126.com
  • 地址:云南大学呈贡校区信息学院楼3408或1107

个人简介

普园媛,博士,教授、博士生导师,云南大学信息学院副院长,云南省教学名师,电子信息技术国家实验教学示范中心主任,云南省高校物联网技术及应用重点实验室主任。担任中国高校电工电子基础课程教指委协作员、云南省高校电工电子基础课程教指委主任委员,云南省电子信息类专业综合评价专业类副组长,云南省高等教育教学研究会会员,《通信学报》编委。中国计算机学会物联网专委会委员、多媒体专委会委员。

长期从事电子信息类专业教育教学建设工作,主持教育部产学合作项目3项,云南省本科教育教学研究项目3项,云南省研究生优质课程项目1项,承担教育部新工科建设项目2项。获云南省教学成果一等奖1项,信号与系统3云南省一流课程负责人,出版教材5部,发表教改论文10余篇,电子信息技术国家实验教学示范中心入选教育部优秀建设案例全国高校教师教学创新大赛云南赛区二等奖2次,全国高校电工电子基础实验教学案例设计竞赛全国二等奖1项。

长期从事数字图像处理、视觉媒体计算及非真实感绘制技术的研究与教学工作。主持国家自然科学基金面上项目1项,地区基金项目2项,云南省应用基础研究计划重点项目2项,云南省科技计划重大科技专项2。作为主要成员参加国家自然科学基金项目5项、教育部博士点基金项目1项,云南省应用基础研究计划重点项目及面上项目3项。先后在国内外期刊和国际会议上发表论文80余篇,其中三大检索近40篇。主要成果发表在《IEEE Transactions on Multimedia》、《Knowledge-Based Systems》、《Computer & Graphics》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《计算机学报》、《软件学报》、《计算机辅助设计与图形学学报》、《中国图象与图形学学报》等国内外核心期刊。申请发明专利授权9项,转让1项。获云南省科学技术奖自然科学类三等奖2项,云南省优秀博士论文。


主要承担科研项目

[1] 主持国家自然科学基金项目:可计算图像美感分析及评价研究

[2] 主持国家自然科学基金项目:少数民族特色视觉艺术的云南重彩画风格化绘制及科学理解研究

[3] 主持云南省应用基础研究计划资助项目重点项目:面向社会媒体的多模态情感分析研究

[4] 主持云南省应用基础研究计划资助项目:云南重彩画艺术风格的数字模拟及合成技术研究

[5] 主持中科院计算所项目:基于超级基站的节带化传输技术研究

[6] 主持云南省教育厅科学基金资助重点项目:基于图像处理和统计分析的视觉文体学研究

[7] 主持云南大学第四届中青年骨干教师培养计划项目

[8] 主持完成云南省教育厅科学基金资助项目:基于样本模型的云南民族风格化绘制研究

[9] 主持国家自然科学基金项目:面向多模态情感分析的特征挖掘和超图推理关键技术研究

[10] 主持云南省科技厅科技计划基础研究专项-重点项目:预训练大模型引导的小样本多模态澜湄流域民族视觉媒体风格迁移

[11] 主持云南省科技计划重大科技专项:面向分布式能源多参与主体合作博弈的虚拟电厂关键技术研究与示范子课题-区域级多时空尺度分布式光伏功率预测及负荷预测方法

[12] 主持云南省科技计划重大科技专项,面向智慧旅游的行业资源共享及业务协同关键技术研究及应用子课题

[13] 承担教育部博士基金项目:云南重彩画艺术风格的数字模拟及合成技术研究

[14] 承担国家自然科学基金项目:基于电话语音的少数民族语言识别研究

[15] 承担国家自然科学基金项目:云南少数民族风情绘画的数字合成关键技术研究

[16] 承担国家自然科学基金项目:实时非真实感绘制技术的研究

[17] 承担国家自然科学基金项目:烙画艺术模拟及其数字化合成技术研究

[18] 承担国家自然科学基金项目:壁画岩画文化遗产的高光谱图像深度修复研究

[19] 承担云南省科技计划重大项目,面向智慧旅游的行业资源共享及业务协同关键技术研究及应用

[20] 承担云南省应用基础研究计划项目重点项目:云南省多民族文化遗产数字化保护和传承的关键技术研究

[21] 承担云南省应用基础研究计划项目:烙画艺术模拟及其数字合成技术研究

[22] 承担云南省应用基础研究计划项目:基于Curvelet变换的SAR图像道路提取研究

[23] 承担云南省应用基础研究计划项目:实时非真实感绘制技术的研究

[24] 承担云南省教育厅科学研究基金产业化培育项目:少数民族文化遗产数字保护与传承应用示范实践





获奖情况

[1] 科研成果“云南民族语口音汉语普通话语音识别研究”获2008年度云南省科学技术奖自然科学类三等奖。

[2] 科研成果“民族文化视觉计算的基础理论与关键技术研究”获2017年度云南省科学技术奖自然科学类三等奖。

[3] 2008年8月,学术论文《基于纹理传递的非真实感绘制》获第十届仪器仪表学会青年学术会议优秀论文奖。

[4] 2009年10月,获云南大学“第十三届伍达观教育基金优秀教师奖”。

[5] 2013年5月,获云南省2013年优秀博士论文奖,云南省教育厅。

[6] 2015年9月,学术论文《基于积分图像和FFT快速卷积的纹理合成加速算法》获第十七届仪器仪表学会青年学术会议优秀论文奖。

[7] 2017年8月,学术论文《视频监控节带化处理系统》获第十九届仪器仪表学会青年学术会议优秀论文奖,2017.8,第1完成人。

[8] 2019年8月,学术论文《基于深度学习与传统特征相结合的多尺度服装图像检索》获2019中国多媒体大会ChinaMM最佳Poster奖。


发表论文

[1]  Lv D , Pu Y , Nie R . LineGAN: An image colourisation method combined with a line art network[J]. IET Computer Vision, SCI 4区, 2022.3, 10.1049/cvi2.12096. 

[2]  Xu, Jun & Pu, Yuanyuan & Nie, Rencan & Xu, Dan & Zhao, Zhengpeng & Qian, Wenhua. (2021). Virtual Try-on Network with Attribute Transformation and Local Rendering. IEEE Transactions on Multimedia. SCI 1. PP. 1-1. 10.1109/TMM.2021.3070972.

[3]  Zhang, H. ,  Pu, Y. ,  R  Nie,  Xu, D. , &  Qian, W. . Multi-modal image synthesis combining content-style adaptive normalization and attentive normalization[J]. Computers & Graphics, SCI 4区, Vol.98, PP. 48-57, 2021.

[4]  Wang Kun, Pu Yuanyuan(通信作者), Zhang Yufeng, Wang Pei. Fully Automatic Measurement of Intima-Media Thickness in Ultrasound Images of the Common Carotid Artery Based on Improved Otsu's Method and Adaptive Wind Driven Optimization.[J].SCI 3区, Ultrasonic imaging,Vol.42, No.6, PP.245-260, 2020.

[5]  王志伟普园媛(通信作者), 王鑫等基于多特征融合的多尺度服装图像精准化检索[J], 计算机学报, Vol.43, No.4, PP.740-754, 2020.4.

[6]  陈怡真,普园媛(通信作者),徐丹,杨文武,钱文华,王志伟重彩画的风格转移算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 31(5), PP.808-820, 2019.5.

[7]  闫莉普园媛(通信作者), 张梦晨徐丹韩亚绘制内容指导的铅笔画风格实现[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, Vol.29, No.7, pp.1292-1302, 2017.7. 

[8]  祝娟普园媛(通信作者), 徐丹钱文华何松林绘画图像质量对视觉艺术分析效果的影响分析计算机辅助设计与图形学学报, Vol.28, No.8, pp.1269-1278, 2016.8. 

[9]  王朝晖普园媛(通信作者), 徐丹祝娟陶则恩人像照片的美感质量评价[J].软件学报, Vol.26,  PP. 20-28, 2015.12.

[10]  徐俊,普园媛,徐丹,赵征鹏,钱文华,吴昊,阳秋霞.基于款式变换和局部渲染相结合的虚拟试衣研究[J].太原理工大学学报,2021,52(01):98-104.

[11]  廖锐,周永录,普园媛(通信作者),刘宏杰基于无人机应急伞降避损与落点定位的研究[J]电子测量与仪器学报,Vol.33No.9, PP 16-24, 2019.9.

[12]  杨文武,普园媛(通信作者),赵征鹏,徐丹,钱文华,阿曼基于多层特征描述及关系学习的智能图像情感识别[J], 陕西师范大学学报(自然科学版), 47(5), PP 13-21, 2019.9.

[13]  任洋甫普园媛(通信作者), 徐丹钱文华语义值驱动的三维直立状态人体模型变形[J]. 系统仿真学报, 31(3), PP476-485, 2019.3.

[14]  李雨鑫,普园媛(通信作者),徐丹,钱文华,刘和娟. 深度卷积神经网络嵌套fine_tune的图像美感品质评价[J], 山东大学学报(工学版), 48(3)PP60-66, 2018.6.

[15]  陶泽恩普园媛(通信作者), 徐丹刘屹位数码人像照片美感评价研究[J]. 系统仿真学报, Vol.28, No.10, pp.2298-2303, 2016.10.

[16]  刘玉清普园媛(通信作者), 任洋甫徐丹梵高绘画风格特点的数字化分析系统仿真学报274, pp.779-785, 2015.4.

[17] Liu Yuqing, Pu Yuanyuan(通信作者), Xu Dan. Computer Analysis for Visual Art Style, Siggraph Asia2013, Hong Kong. ACM press. 

[18] S. Li, Y. Pu*(普园媛) et al.  Dual-path hypernetworks of style and text for one-shot domain adaptation. Applied Intelligence, SCI 2区, vol. 54, 2614–2630 (2024). https://doi.org/10.1007/s10489-023-05229-5

[19] C. Wang, Y. Pu*(普园媛) et al. FCLFusion: A Frequency-aware and Collaborative Learning for Infrared and Visible Image Fusion. Engineering Applications of Artificial Intelligence, SCI 2区, 2024.

[20] P. Zhu, Y. Pu*(普园媛) et al. PSANet: Automatic colourisation using position‐spatial attention for natural images[J]. IET Computer Vision, SCI 4区, 2024.

[21] F.Kong, Y. Pu*(普园媛) et al. Unpaired Artistic Portrait Style Transfer via Asymmetric Double-Stream GAN [J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, SCI 1区,2023, 34(9): 5427-5439, doi: 10.1109/TNNLS.2023.3263846.

[22] H. Shi; Y. Pu*(普园媛) et al. Co-space Representation Interaction Network for multimodal sentiment analysis. Knowledge-Based Systems, SCI 1区,vol. 283, 2023, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111149.

[23] X. Xiao; Y. Pu*(普园媛) et al. Collaborative fine-grained interaction learning for image-text sentiment analysis. Knowledge-Based Systems (2023), SCI 1区,vol. 279, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110951.

[24] J. Huang; Y. Pu*(普园媛) et al. Dynamic hypergraph convolutional network for multimodal sentiment analysis. Neurocomputing (2023), SCI 1区,vol. 565, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126992.

[25] Q. Yang, Y. Pu*(普园媛) et al. W2GAN: Importance Weight and Wavelet feature guided Image-to-Image translation under limited data. Computers & Graphics, SCI 2区,Vol. 116, pp. 115-127, Nove. 2023, doi: 10.1016/j.cag.2023.08.016.

[26] Yan M, Y. Pu*(普园媛) et al. Abstract Painting Synthesis via Decremental optimization[C]//Computer Graphics Forum. SCI 2区,2022, 41(7): 419-430.

[27] 姚伟健,赵征鹏,普园媛*等.稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型[J].计算机辅助设计与图形学学报,2023,35(06):915-924.



主要专利

[1] 普园媛, 苏迤, 魏小敏, 徐丹. 云南重彩画艺术风格的数字模拟和合成技术, 发明专利: ZL201010187981.7, 2013.11.授权

[2] 普园媛, 闫莉,徐丹,袁国武,钱文华,余鹏飞,周浩,李红松. 基于图像处理的铅笔画绘制方法和装置, 发明专利:ZL201610316742.4, 2019.6.21.授权

[3] 普园媛,陈怡真,徐丹,杨文武,周浩,吴昊,袁国武.重彩画的风格迁移方法,发明专利:ZL201811218230.X,2020.11.6.授权

[4] 普园媛,王志伟,王鑫,. 基于深度学习与传统特征的多尺度服装检索方法及系统[P]. 云南省:CN201911391382.4,2022-09-06, 授权.

[5] 普园媛,吕大华,徐丹,. 一种基于着色溢出约束的图像自动着色方法及系统[P]. 云南省:CN202110423250.6,2024-01-05, 授权.

[6] 普园媛,王立鹏,徐丹,. 肖像照片光影传递方法[P]. 云南省:CN201811214314.6,2022-10-28, 授权.

[7] 普园媛,徐俊,徐丹,. 一种虚拟试衣方法及系统[P]. 云南省:CN202110458785.7,2022-10-14, 授权.

[8] 普园媛,阿曼,徐丹,. 一种基于多模态数据的图像情感识别方法及系统[P]. 云南省:CN202010284300.2,2022-09-06, 授权.