王耀艇
个人信息
- 男，1996年2月，中共党员
- 软件工程专业硕士 三年级在读
- 主要研究方向：计算机视觉 计算美学 深度学习
- 期望岗位：后端开发 计算机视觉
152-2216-6323
[email protected]
教育经历
- 硕士： 天津工业大学，软件工程专业，2018.9-至今
- 学士： 天津工业大学，软件工程专业，2014.9~2018.7
- 英语： CET4 523 / CET6 465
项目经历/研究课题
-
美天水膜工程设计系统（横向项目）
SpringBoot+Mybatis+Mysql
项目描述： 用户输入预处理污水数据，系统依据输入数据计算一套污水处理方案（包括膜池大小、膜架数量、膜面积等）并生成项目报告（PDF、Word），后台管理系统负责用户管理以及膜方案管理等。
技术描述：
1 前后端分离开发模式，接口遵循RESTful规范设计,Jackson序列化/反序列化
2 数据库构建，严格遵守第三范式、使用索引提高查询效率
3 依据Word模版使用Poi组件生成Word报告，Docx4J组件将Word转为PDF格式
4 由于计算公式随时可能调整故使用了策略模式，同时在项目中使用工厂模式等设计模式负责模块： 数据库设计与实现、接口设计与实现、服务器端搭建以及项目部署
-
优之家电子产品销售平台（毕业设计）
SSM+Mysql+Tomcat+Nginx
项目描述： 企业级电商平台，主营电子产品。项目构成分为用户模块、商品模块、购物车模块、订单模块、支付模块（对接真实支付宝接口）、后台管理模块。在后期将整个项目迭代为高并发高可用架构。
技术描述：
1 前后端分离开发模式，接口遵循RESTful规范设计 2 高复用响应对象的设计与封装，用于提升开发效率 3 Tomcat + Nginx负载均衡，自建ftp服务器，减轻服务器压力，分离动静态资源 4 对接支付宝测试接口，生成支付二维码 5 解决用户的横向越权与纵向越权问题 6 使用POJO、BO、VO抽象模型设计负责模块： 独立完成
-
合影图像的美学评价
Scikit-learn、SVM、随机森林、CNN、特征提取、特征选择
课题描述： 目前有关合影美学评价的方法未能关注人物的面部状态，同一场景下，人物的不同面部状态对美学评价区分度不高。本课题利用机器学习方法判别合影图像美学质量、提出针对合影图像的美学特征（眼睛睁闭，微笑等），并结合传统图像特征，使用机器学习分类与回归算法进行合影美学评价任务。论文目前在同行评审过程中，并申请专利。
课题特点：
1 构建一个合影数据集、使用Face++和百度AI的人脸分析接口提取合影人物信息，并设计了7个合影部特征，结合50+个图像美学特征，尝试Filter和Wrapper等方法进行特征选择，训练SVM模型
2 使用随机森林、决策树等算法对特征重要性做了分析 ，并证明提出的特征对于合影评价是有效的
3 尝试将手工设计特征与深度学习特征融合达到提高区分度目的
4 使得分类器对于相同场景下的不同人物状态图像的区分度提高90+%，可以应用于连拍后自动选取最美人物图像。 -
偏斜图像构图预测与美学构图优化
PyTorch、CNN、STN、Fast-RCNN、NMS
课题描述： 对图像构图进行分类，并且利用语义线检测方法做图像构图偏斜矫正。用于摄影构图指导。提出一种旋转不变性结构，可方便的加入到CNN网络中，提高模型的旋转不变性。
课题特点：
1 受STN模型启发，提出旋转不变卷积神经网络，使得模型可以自动调整偏斜图像旋转角度，以适应对应的构图类别。但直接使用STN对于构图这类全局特征效果不明显，故针对STN网络进行了修改
2 对比baseline，将旋转不变性提高了17%，准确度达到93.173% 并且可以有效预测倾斜图像构图类型
3 研究各CNN分类模型对于全局特征提取能力，以及感受野 对构图分类的影响，受SPP启发构建可以接受任意尺寸图像的模型
4 使用语义线检测模型（基于Fast-RCNN模型）检测影响图像构图的语义线，结合构图预测模型做图像构图优化
技能清单
-
工具
-
★★★★ Python、Java、SpringBoot、Mybatis、PyTorch、Scikit-learn、Linux、MacOs
-
★★★☆ C/C++、Caffe、Docker、OpenCV、Git、Mysql、Nginx
-
★★☆☆ Matlab
-
理论
-
★★★★ 计算机网络、操作系统、数据结构
-
★★★☆ 深度学习分类任务、图像特征提取、机器学习算法、设计模式、算法
-
★★☆☆ JVM、redis、Mysql调优、深度学习检测任务
奖项荣誉
- 大三 校长三等奖学金
- 研一 研究生新生二等奖学金
- 研二 学业三等奖学金
- 多次评为优秀党员、优秀团员、优秀团干部