区富炤，共青团员，研读于广州大学计算机科学与网络工程Deep Vision Lab硕士研究生生。
获奖经历：
2018年06月毕业于广东财经大学华商学院信息工程系信息管理与信息系统专业，获管理学学士学位。
2018年10月获校入学奖学金，2019年10月获校奖学金一等奖。曾赴台湾出席IEEE图像处理旗舰国际会议（ICIP2019）进行Poster展示报告论文成果
实践经历：
腾讯/优图实室/基础验研究中心/计算机视觉算法研究员。
2020年03-至今，在腾讯优图实验室实习，担任计算机视觉算法研究员，参与人脸图像质量评估AI研究任务，产出论文与专利。
专业成果：
Fu-Zhao Ou, Yuan-Gen Wang*, and Guopu Zhu,“A novel blind image quality assessment method based on refined natural scene statistics,” In the 26th IEEE International conference on Image Processing (ICIP2019), Taipei, Taiwan, pp. 1004-1008, 2019. (CCF推荐会议，图像处理领域著名国际旗舰会议).
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8803047
项目源码：https://github.com/GZHU-Image-Lab/NBIQA
【目标】：利用自然场景统计思想提取图像特征，并使用SVM工具建立预测回归模型。
【细节】：
1、空域统计特征的提取:在图像全局和局部区域利用广义高斯统计模型提取图像亮度分量的空域像素关系相关性特征；
2、DCT 域统计特征的提取：利用Benford统计定律提取 DCT 域的全局特征，再统计DCT域中5x5分块中划分的高、中和低频能量子带的方差变化去提取局部特征；
3、融合空域和 DCT 域的特征作为向量，并使用支持向量机SVM建立图像质量分数回归模型。
Fu-Zhao Ou, Yuan-Gen Wang*, Jin Li, Guopu Zhu, Sam Kwong, “Controllable list-wise ranking for no-reference image quality assessment.” arXiv: 1911.10566 (已提交至Transactions on Multimedia (TMM)，CCF推荐期刊，图像处理领域顶刊).
论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.10566
项目源码：https://github.com/GZHU-Image-Lab/CLRIQA
【目标】：模拟图像的真实失真进行数据增广，使用CNN卷积神经网络分2训练模型。
【细节】：
1、数据增广：提出一种真实失真启发式思想去模拟包括过度曝光、曝光不足、 泛光和相机抖动等真实失真混合类型;
2、预训练：提出一种自适应的可控列排序学习函数对增广后的数据库进行排序训练，得到预训练一个卷积神经网络;
3、微调训练：使用原始的数据集，利用欧氏距离函数对预训练网络进行微调。实验表明在各种图像质量评估基准图像库的总体性能表现超越 state-of-the-art 6%。
发明专利：
一种图像质量评价方法及装置2020100027279
校友寄语：
感谢母校大门的厚德、励志、博学、创新，感谢院领导老师对我的耐心指导，感谢西11后山美丽的风景。毕业后常想念母校，我总幻想着能有一天回去重拾以前奋斗的回忆，加油~
不忘初心，方得始终。在科技发达的时代，努力造就自己的不平凡，为社会的发展，献出自己的力量，期待区富炤师兄在自己的领域更上一层楼。
来源：华商学院数据科学学院
