郎玥
时间：2022-05-10 来源： 作者： 访问量：
郎玥
性别：女
职称：讲师
职务或社会兼职：无
邮箱：langyue@hebut.edu.cn
所在部门：电子信息工程系
主讲课程：机器学习（留学生）
导师类型：硕士生导师
研究方向
机器学习
雷达自动目标识别
人体目标感知与识别
计算机视觉与图像处理
教育背景及工作经历
2012年~2016年 东北大学通信工程专业，本科
2016年~2018年 天津大学信息与通信工程专业，硕士（硕博连读）
2020年~2021年 新加坡南洋理工大学，联合培养
2018年~2021年 天津大学信息与通信工程专业，博士（硕博连读）
2021年~今 任职于河北工业大学电子信息工程学院
学术论文
1. 新 オンライン カジノ Y, Wang Q, Yang 新 オンライン カジノ et al. Joint Motion Classification and Person Identification via Multitask Learning for Smart Homes[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2019, 6(6): 9596-9605. （中科院一区, TOP期刊, IF= 9.471）
2. Yang 新 オンライン カジノ Hou C, 新 オンライン カジノ Y*, et al. Open-set human activity recognition based on 新 オンライン カジノ-Doppler signatures[J]. Pattern Recognition, 2019, 85: 60-69. （中科院一区, TOP期刊, IF= 7.740, 通讯作者）
3. Yang 新 オンライン カジノ Hou C, 新 オンライン カジノ Y*, et al. Omnidirectional Motion Classification With Monostatic Radar System Using 新 オンライン カジノ-Doppler Signatures[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 58(5): 3574-3587. （中科院二区, TOP期刊, IF= 5.600, 通讯作者，高被引论文）
4. 新 オンライン カジノ Y, Hou C, Ji H, et al. A dual generation adversarial network for human motion detection using 新 オンライン カジノ-Doppler signatures[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(16): 17995-18003. （中科院二区, IF= 3.301）
5. 新 オンライン カジノ Y, Wang Q, Yang 新 オンライン カジノ et al. Unsupervised Domain Adaptation for Micro-Doppler Human Motion Classification via Feature Fusion[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 16(3): 392-396.（中科院二区, IF= 3.966）
6. Yang 新 オンライン カジノ Hou C, 新 オンライン カジノ Y*, et al. Person Identification using 新 オンライン カジノ-Doppler Signatures of Human Motions from UWB Radar [J]. IEEE 新 オンライン カジノwave and Wireless Components Letters, 2019, 29(5): 366-368.（中科院二区, IF= 2.310, 共同通讯作者）
7. Ji H, Hou C, Yang 新 オンライン カジノ F. Francesco, 新 オンライン カジノ Y. A One-Class Classification Method for Human Gait Authentication Using 新 オンライン カジノ-Doppler Signatures[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2021, 28: 2182-2186.（中科院二区, IF= 3.109）
8. 新 オンライン カジノ Y, Wang Q, Yang 新 オンライン カジノ et al. Person identification with limited training data using radar micro‐Doppler signatures[J]. Microwave and Optical Technology Letters, 2020, 62(3): 1060-1068. （中科院四区, IF= 0.957）
9. Lu 新 オンライン カジノ 新 オンライン カジノ Y. Sign 新 オンライン カジノuage Recognition with CW Radar and Machine Learning[C]. 2020 21st International Radar Symposium (IRS), 2020: 31-34.（会议论文）
10. Yang 新 オンライン カジノ Hou C, 新 オンライン カジノ Y, et al. Motion Classification Based on Noisy 新 オンライン カジノ-Doppler Signatures[C]. 2019 International Radar Conference (RADAR), 2019: 1-4.（会议论文）
11. He 新 オンライン カジノ Yang 新 オンライン カジノ 新 オンライン カジノ Y, et al. Deep learning based human activity classification in radar 新 オンライン カジノ-Doppler image[C]. 2018 15th European Radar Conference (EuRAD), 2018: 230-233.（会议论文）
科研项目
1. 2022.04-2024.12，河北省高等学校科学技术研究项目，基于微多普勒预测信息的人体异常行为识别方法研究
获奖情况
1. 2021年度天津市科学技术进步二等奖，省部级奖励.
2. 2019年度天津市科学技术进步一等奖，省部级奖励.