葛永新， 教授/博导

重庆市学术技术带头人

大数据智能研究所，副所长

主要研究方向为计算机视觉、机器学习、大数据智能等

Email: yongxinge@cqu.edu.cn 

葛永新是重庆大学大数据与软件学院教授、博士生导师，重庆市学术技术带头人，大数据智能研究所副所长，中国仿真学会视觉与计算专委会副秘书长，CCF高级会员。主要研究方向为计算机视觉、机器学习、大数据智能等，主持国家自然科学基金2项，重庆市技术创新与应用发展专项重点项目课题1项，教育部博士点新教师基金1 项，重庆市自然科学基金2 项，中央高校基金自科专项和医工融合重点项目各1项，以第一或通讯作者在IEEE TIP、IEEE TCSVT、IEEE TITS、ACM MM、计算机学报等高水平期刊和会议上发表论文30余篇，授权发明专利10余项，获重庆市科技进步一等奖(2021)，汽车工程学会科技进步二等奖(2023)和中国兵器装备集团科技进步一等奖(2023)，多次担任国际会议IJCAI和ICME的领域主席（Area Chair）.

教育工作经历

1999.9—2003.6，重庆大学数学与统计学院，获理学学士学位，

2003.9—2006.6，重庆大学数学与统计学院，获理学硕士学位，

2007.9—2011.6，重庆大学计算机学院，获工学博士学位，

2008.9—2009.9，加拿大阿尔伯塔大学(University of Alberta)联合培养，

2011.8-2014.8，重庆大学软件学院(现为大数据与软件学院)，讲师

2014.9-2022.8，重庆大学大数据与软件学院，副教授

2022.9 至今，重庆大学大数据与软件学院，教授

主要科研项目

[1] 国家自然科学基金面上项目：复杂场景下视频行为特征学习方法研究（62176031）， 负责人 ，2022.1-2025.12

[2] 重庆市技术创新与应用发展专项重点项目：道路路面病害智能识别技术研究与应用（CSTB2022TIAD-KPX0100），课题负责人，2022.12-2025.12

[3] 中央高校基金医工融合重点项目：面向脑灌注异常分析的脑血管影像亚结构评估方法研究(2023CDJYGRH-ZD05)，联合负责人，2023.10-2026.9

[4] 中央高校基金自科专项“前沿科学与颠覆性卡脖子技术研究子项”：时空协同的非对齐视频行为识别方法研究（2021CDJQY-018）， 负责人， 2021.1-2022.12

[5] 重庆市自然科学基金（基础研究与前沿探索项目）：面向视频行为识别的多模态深度度量学习研究（cstc2018jcyjAX0410），负责人， 2018.7—2021.6

[6] 国家自然科学基金青年基金：无控制条件下上下文感知和遮挡鲁棒的人脸对齐研究 （61402062），负责人， 2015.1-2017.12

[7] 重庆市前沿与应用基础（一般）：无控制条件下利用上下文关系的人脸对齐研究 (cstc2015jcyjA40037)， 负责人， 2015.7-2018.6

 学术兼职

1. 中国仿真学会视觉计算与仿真专委会副秘书长

2. CCF 高级会员

3. Area Chair/ Session Chair: IJCAI, ICME

4. Organizer, Special Session on “Video Analysis and Understanding”, SPIE International Conference on Visual Communication and Image Processing (VCIP), 2015. (Co-organized with Associate Prof. Xin Feng)

5. Organizer, Workshop on “Large-Scale Soft Biometircs”, IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2017. (Co-organized with Associate Prof. Xin Feng, Associate Prof.Xiuzhuang Zhou,and Assistant Prof. Li Geng)

6. 中国生物特征识别大会程序委员会成员（2016-）

近年来代表性科研论文（“*”为通讯作者）

[1] Senlong Huang, Yongxin Ge*, Dongfang Liu, Mingjian Hong, Junhan Zhao, and Alexander C. Loui. Rethinking Copy-Paste for Consistency Learning in Medical Image Segmentation. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2025,34:1060-1074.

[2] Zheyi Ji, Yongxin Ge*, Chijioke Chukwudi, et al.. Counterfactual Bidirectional Co-Attention Transformer for Integrative Histology-Genomic Cancer Risk. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI), 2025. DOI: 10.1109/JBHI.2025.3548048

[3] Jiake Leng, Yiyan Zhang, Xiang Liu, Yiming Cui, Junhan Zhao*, and Yongxin Ge*. Error-Robust and Label-Efficient Deep Learning for Understanding Tumor Microenvironment from Spatial Transcriptomics. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 2024, 34(8):6785-6796.

[4] Yanwen Wu, Mingjian Hong, Ao Li, Sheng Huang, Huijun Liu, Yongxin Ge*. Self-Supervised Adversarial Learning for Domain Adaptation of Pavement Distress Classification. IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2024, 25(2):1966-1977.

[5] Long Deng, Ao Li, Bingxin Zhou, and Yongxin Ge*. Two-Stream Temporal Feature Aggregation Based on Clustering for Few-Shot Action Recognition. IEEE Signal Processing Letters, 2024, 31:2435-2439.

[6] Boyu Hua, Junyin Zhang, Ziqiang Li, Yongxin Ge*. Cross-Modality Channel Mixup and Modality Decorrelation for RGB-Infrared Person Re-identification. IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science (TBIOM), 2023, 5(4):512-523.

[7] Huijun Liu, Chunhua Yang, Ao Li*, Sheng Huang, Xin Feng, Zhimin Ruan, and Yongxin Ge*. Deep Domain Adaptation for Pavement Crack Detection. IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2022, 24(2):1669-1681

[8] Yongxin Ge*, Junyin Zhang, Xinyu Ren, Chenqiu Zhao, Juan Yang, and Anup Basu. Deep Variation Transformation Network for Foreground Detection. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (CSVT), 2021, 31(9): 3544-3558.

[9] Yongxin Ge*, Xiaolei Qin, Dan Yang, Martin Jagersand. Deep Snippet Selective Network for Weakly Supervised Temporal Action Localization. Pattern Recognition. 2021, 110(2): 107686.

[10] Xiaolei Qin, Yongxin Ge*, Hui Yu, Feiyu Chen, Dan Yang. Spatial Enhancement and Temporal Constraint for Weakly Supervised Action Localization. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27:1520-1524.

[11] Chenqiu Zhao, Aneeshan Sain, Ying Qu, Yongxin Ge*, Haibo Hu*. Background Subtraction based on Integration of Alternative Cues in Freely Moving Camera. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (CSVT), 2019, 29(7): 1933-1945.

[12] Ao Li, Huijun Liu, Jinrong Sheng, Zhongming Chen, and Yongxin Ge*. Efficient Dual-Confounding Eliminating for Weakly-supervised Temporal Action Localization. ACM Multimedia (ACM MM), 2024: 8179 - 8188.

[13] Ziqiang Li, Yongxin Ge*, Jiaruo Yu, and Zhongming Chen. Forcing the Whole Video as Background: An Adversarial Learning Strategy for Weakly Temporal Action Localization. ACM Multimedia (ACM MM), 2022: 5371 - 5379.

[14] Junyin Zhang, Yongxin Ge*, Xinqian Gu, Boyu Hua, and Tao Xiang.Self-Supervised Pre-training on the Target Domain for Cross-Domain Person Re-identification. ACM Multimedia (ACM MM), 2021: 4268 - 4276..

[15] 李傲，葛永新*，刘慧君，杨春华，周修庄. 内容感知的可解释性路面病害检测模型. 计算机研究与发展，2024，61(3):701-715.

[16] 蒲瞻星, 葛永新*. 基于多特征融合的小样本视频行为识别算法. 计算机学报， 2023，46(3):594-608.

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