
职称:教授
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通信地址:北京市海淀区北京理工大学计算机学院
个人信息
刘峡壁,男,博士,教授,博士生导师。1972年10月生。2005年3月获北京理工大学计算机应用技术专业工学博士学位。博士学位论文为北京理工大学优秀博士学位论文。2005年3月至2008年7月任北京理工大学计算机学院讲师,2008年7月晋升副教授,2009年入选教育部新世纪优秀人才支持计划,2010年4月获聘博士生导师,2021年7月晋升教授。
目前主讲本科生与研究生《人工智能》课程。目前主要科学研究兴趣包括机器学习、计算机视觉、模式识别、医学人工智能、智慧教育。已在NeurIPS、CVPR、AAAI、IEEE JBHI、IEEE TBME、Pattern Recognition等国内外一流学术刊物和会议上发表论文70余篇,出版人工智能教材2部、专著1部,主持国家自然科学基金、国家973计划项目子课题、教育部新世纪优秀人才支持计划等科研项目10余项,主持学校教改项目3项,获得国家发明专利10余项,获得兵器科学技术二等奖、兵工高校优秀教材二等奖、北京理工大学优秀教育教学成果一等奖等奖励。
科研方向
机器学习、计算机视觉、模式识别、医学人工智能、智慧教育
代表性学术成果
教材
[1] 刘峡壁. 人工智能导论—方法与系统, 北京:国防工业出版社,2008.
专著
[1] 刘峡壁, 马霄虹, 高一轩. 人工智能:机器学习与神经网络, 北京:北京理工大学出版社,2023.
论文
[1] Li, Y, Liu X, Pan L, Yuchen Ren. Task-Specific Gradient Adaptation for Few-Shot One-Class Classification [C]. the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025.
[2] Han M, Pan L, Liu X. GliaNet: Adaptive Neural Network Structure Learning with Glia-Driven [C]. the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025.
[3] Hai Z, Pan L, Liu X, et al. L2T-DFM: Learning to Teach with Dynamic Fused Metric [J]. Pattern Recognition, 2025, 159: 111124.
[4] Duan X, Yang Y, Pan L, et al. LCCo: Lending CLIP to co-segmentation[J]. Pattern Recognition, 2025, 161: 111252.
[5] Han M, Pan L, Liu X. MA-Net: Rethinking Neural Unit in the Light of Astrocytes[C]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2024, 38(3): 2040-2048.
[6] Hai Z, Pan L, Liu X, et al. L2T-DLN: learning to teach with dynamic loss network [J]. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024, 36.
[7] Ren Y, Liu X, Pan L, et al. Adaptive Hypersphere Data Description for few-shot one-class classification[J]. Applied Intelligence, 2024, 54(24): 12885-12897.
[8] Han M, Pan L, Liu X. Astronet: When astrocyte meets artificial neural network [C]. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2023: 20258-20268.
[9] Liu W, Liu X, Luo X, et al. A pyramid input augmented multi-scale CNN for GGO detection in 3D lung CT images[J]. Pattern Recognition, 2023, 136: 109261.
[10] Liu W, Liu X, Li H, et al. Integrating lung parenchyma segmentation and nodule detection with deep multi-task learning[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2021, 25(8): 3073-3081.
发明专利
[1] 一种提高计算机辅助诊断系统图片分类准确度的方法(CN112420170B)
[2] 一种基于多任务与感兴趣区域分割引导的目标检测方法(CN112132816B)
[3] 一种基于多尺度多层次融合的图像分类方法(CN112163599B)
[4] 一种基于深度学习的医学影像增强方法(CN110930337B)
[5] 一种基于深度强化学习算法的肺结节分析方法及装置(CN110570425B)
[6] 一种基于金字塔输入增益的卷积神经网络的目标检测方法(CN109615016B)
承担科研情况
[1] 国家自然科学基金:基于序列超声影像的非进展性甲状腺微小癌患者智能筛选
[2] 北京市科技计划项目: 人工智能辅助肺部肿瘤早期诊断系统研发
[3] 国家自然科学基金:面向影像表现的肺部CT 图像检索方法研究
[4] 国家自然科学基金:实时双模态自动图像软标注与多关键词检索
[5] 教育部新世纪优秀人才支持计划:基于显著局部特征的视觉物体表示与图像检索方法
[6] 国家973计划子课题:可视媒体语义的统计建模与判别学习
[7] 北京理工大学科技创新计划重大项目培育专项计划:基于互联网搜索的医学图像内容挖掘与索引
所获奖励
[1] 本硕博创新人才纵向培养机制的探索与实践, 北京理工大学第十三届教育教学成果奖一等奖,2012.11.
[2] 依托于网络化教学与实践平台的“人工智能”创新型教学模式研究, 北京理工大学第十三届教育教学成果奖三等奖,2012.11.
[3] 人工智能导论-方法与系统,兵工高校优秀教材二等奖,2009.04.
[4] 高速高精度立体视觉系统技术研究,兵器工业集团公司科学技术奖二等奖,2006.12.
社会兼职
[1]中国医学装备协会理事
[2] 北京科技教育促进会理事
[3] 计算机学会高级会员
[4] 人工智能学会高级会员