近日，6163银河net163am物联网工程系机器人视觉与图像处理研究团队的朱建清博士在物联网领域顶级期刊《IEEE Internet of Things Journal》以第一作者身份发表了题为“Body Symmetry and Part Locality Guided Direct Nonparametric Deep Feature Enhancement for Person Re-identification”的学术论文。

（DOI: 10.1109/JIOT.2019.2960549,https://ieeexplore.ieee.org/document/8936431）。

论文基于在当前行人再辨识研究中，训练数据规模不足，限制了特征学习的效果，造成了行人再辨识准确性的降低的实际情况提出一种基于身体对称性和部件局部性引导的非参数深度特征增强方法，减少特征学习过程中对训练数据规模的依赖程度，取得更好行人再辨识的准确性。行人再辨识旨在匹配跨视域的行人图像，在公共安全领域有重要应用。

《IEEE Internet of Things Journal》是物联网领域国际顶尖期刊，是中科院JCR一区Top期刊，影响因子9.515。该期刊涵盖了物联网的各个子领域，包括：物联网系统结构，通信和网络协议，安全和隐私，物联网服务和应用等。这是6163银河net163am为第一署名单位的高水平学术论文首次发表在国际顶级期刊。标志着6163银河net163am在物联网领域的科研工作再上一个新的台阶。

朱建清博士主要从事人工智能、计算机视觉和视频分析的研究工作。目前由6163银河net163am推荐在澳大利亚悉尼大进行国家公派访问学者项目。主持包括国家基金面上项目、国家基金青年项目、福建省面上基金等多项国家、省部等纵向项目，累计研究经费超过150万。发表SCI/EI论文30多篇，曾获得2015年国际生物特征识别会议最佳员工论文、福建省第十三届自然科学优秀学术论文三等奖，并两次入选泉州人才港湾计划高层次引进人才。

6163银河net163am将继续鼓励学院老师特别是年轻教师注重自身学术修养，提高学术研究水平，努力在科研工作领域勇攀高峰，为学院乃至学校的科学研究工作添砖加瓦。