科學(xué)研究：

研究方向：

從事模式識別、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)及在文字識別中的應(yīng)用。

承擔(dān)的科研情況：

重要的研究項目包括中科院“百人計劃”項目1項，國家自然科學(xué)基金項目3項，國際合作項目3項。

1、筆輸入備忘錄識別與理解的先進(jìn)方法研究，國際合作（日立制作所），2005.4—2009.3， 負(fù)責(zé)人。

2、模式識別理論與方法，中科院“百人計劃”項目，2006.1—2008.12， 負(fù)責(zé)人。

3、基于糾錯輸出編碼的高精度漢字識別研究，國家自然科學(xué)基金60543004，2006.1—2007.12， 負(fù)責(zé)人。

4、用于移動計算的基于部首的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別方法，國際合作（微軟研究院），2007.4—2008.3， 負(fù)責(zé)人。

5、手寫字符串識別的信息融合與參數(shù)學(xué)習(xí)，國家自然科學(xué)基金60775004，2008.1—2010.12， 負(fù)責(zé)人。

6、模式識別理論方法與應(yīng)用研究，國家杰出青年科學(xué)基金60825301，2009.1—2012.12， 負(fù)責(zé)人。

7、自然書寫的脫機(jī)中文手寫文檔識別與檢索，國家自然科學(xué)基金重點項目，2010.1—2013.12，負(fù)責(zé)人。

科研成果：

在手寫字符識別的圖像歸一化、特征提取、分類器設(shè)計、手寫字符串的切分與識別等方面提出一系列有效的方法；研制的文字識別算法在日本的郵政分揀機(jī)、表格處理系統(tǒng)等產(chǎn)品中獲得成功的應(yīng)用，尤其是用于郵政分揀的日文手寫地址識別系統(tǒng)是該領(lǐng)域第一個成功的應(yīng)用。

論文專著：

發(fā)表論文：

1. C.-L. Liu, M. Nakagawa, Precise candidate selection for large character set recognition by confidence evaluation, IEEE Trans. Pattern AnalysisMachine Intelligence, 22(6): 636-642, 2000.

2. C.-L. Liu, M. Nakagawa, Evaluation of prototype learning algorithms for nearest neighbor classifier in application to handwritten character recognition, Pattern Recognition, 34(3): 601-615, 2001.

3. C.-L. Liu, I.-J. Kim, J.H. Kim, Model-based stroke extractionmatching for handwritten Chinese character recognition, Pattern Recognition, 34(12): 2339-2352, 2001.

4. C.-L. Liu, H. Sako, H. Fujisawa, Performance evaluation of pattern classifiers for handwritten character recognition, Int. J. Document AnalysisRecognition, 4(3): 191-204, 2002.

5. C.-L. Liu, M. Koga, H. Fujisawa, Lexicon-driven segmentationrecognition of handwritten character strings for Japanese address reading, IEEETrans. Pattern AnalysisMachine Intelligence, 24(11): 1425-1437, 2002.

6. C.-L. Liu, K. Nakashima, H. Sako, H. Fujisawa, Handwritten digit recognition: benchmarking of state-of-the-art techniques, Pattern Recognition, 36(10): 2271-2285, 2003.

7. C.-L. Liu, K. Nakashima, H. Sako, H. Fujisawa, Handwritten digit recognition: investigation of normalizationfeature extraction techniques, Pattern Recognition, 37(2): 265-279, 2004.

8. C.-L. Liu, S. Jaeger, M. Nakagawa, Online handwritten Chinese character recognition: the state of the art, IEEE Trans. Pattern AnalysisMachine Intelligence, 26(2): 198-213, 2004.

9. C.-L. Liu, H. Sako, H. Fujisawa, Discriminative learning quadratic discriminant function for handwriting recognition, IEEE Trans. Neural Networks, 15(2): 430-444, 2004.

10. C.-L. Liu, H. Hao, H. Sako, Confidence transformation for combining classifiers, Pattern AnalysisApplications, 7(1): 2-17, 2004.

11. C.-L. Liu, H. Sako, H. Fujisawa, Effects of classifier structurestraining regimes on integrated segmentationrecognition of handwrittennumeral strings, IEEE Trans. Pattern AnalysisMachine Intelligence, 26(11): 1395-1407, 2004.

12. C.-L. Liu, Classifier combination based on confidence transformation, Pattern Recognition, 38(1): 11-28, 2005.

13. C.-L. Liu, H. Sako, H. Fujisawa, Handwritten numeral string recognition: effects of character normalizationfeature extraction, IEICE Trans. InformationSystems, E88-D(8): 1791-1798, 2005.

14. C.-L. Liu, K. Marukawa, Pseudo two-dimensional shape nomalization methods for handwritten Chinese character recognition, Pattern Recognition, 38(12): 2242-2255, 2005.

15. C.-L. Liu, H. Sako, Class-specific feature polynomial classifier for pattern classificationits application to handwritten numeral recognition, Pattern Recognition, 39(4): 669-681, 2006.

16、手寫字符串識別搜索算法 于金倫; 周祥東; 劉成林 模式識別與人工智能 2009-04-15

17、昆蟲圖像自動鑒別技術(shù) 陳小琳; 侯新文; 劉成林; 劉曉秋; 張知彬 昆蟲知識 2008-03-15

18、簡化的Wigner分布及其在筆跡鑒別中的應(yīng)用 劉成林; 戴汝為; 劉迎建 計算機(jī)學(xué)報 1997-11-12

19、基于多通道分解與匹配的筆跡鑒別研究 劉成林; 劉迎建; 戴汝為 自動化學(xué)報 1997-01-19

資料更新中……

榮譽(yù)獎勵：

1、2000年日立制作所技術(shù)開發(fā)三等獎。

2、2001年日立制作所技術(shù)開發(fā)一等獎。

3、2005年榮獲青年科學(xué)家獎。

4、2008年獲得國家杰出青年科學(xué)基金。

媒體報道：

“慧眼”識別世界

——記中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點實驗室劉成林研究員

人類對世界的認(rèn)知，歸根到底來自外在的符號與內(nèi)在的思維。那么怎樣聯(lián)接這兩個世界呢？需要通過對感知信號的分析，這些信號以圖像、視頻、聲音等形式存在著，被稱為是模式。對這些模式的識別有助于人們實現(xiàn)獲取外部環(huán)境知識并與環(huán)境進(jìn)行交互的目的。這就涉及到了一個研究領(lǐng)域——模式識別。這，是一個嶄新的認(rèn)知領(lǐng)域。

模式識別（Pattern Recognition）是人類的一項基本智能，通過對表征事物或現(xiàn)象的各種形式（數(shù)值、文字和邏輯關(guān)系的）的信息進(jìn)行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。為了揭秘這個陌生的新世界，今天，我們走訪了一位在這一領(lǐng)域默默耕耘了多年的科技工作者，從他那里更詳細(xì)地了解模式識別的意義與作用。他，就是中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點實驗室副主任——劉成林研究員。他，有一雙可以識別特殊世界的“慧眼”。

一位治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦蠋?/STRONG>

“我是加拿大Concordia大學(xué)Centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence的一名博士生。今年5月份有幸來到中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點實驗室開展學(xué)術(shù)交流，在劉成林教授指導(dǎo)的科研小組進(jìn)行訪問和學(xué)習(xí)。在訪問期間，劉老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和淵博的專業(yè)知識給我留下了深刻印象。其實，早在我讀碩士期間，就開始接觸劉成林老師的文章，并且對其闡述的問題印象深刻。他的論文，無論是在理論還是在實踐上，都具有很高的創(chuàng)新性和實用性。而此次訪問中最大的感受就是劉老師對學(xué)生、學(xué)術(shù)的認(rèn)真態(tài)度以及實驗室里活躍的學(xué)術(shù)氣氛，都給人一種富有朝氣、活潑進(jìn)取的感受。實驗室工作人員和同學(xué)們的熱心幫助更讓我感激不已。從大事到小事，他們都認(rèn)真對待，讓我時刻有一種家的感覺。”剛來實驗室不久的訪問學(xué)生何春雷這樣為我們介紹自己的新老師。

走進(jìn)劉成林的辦公室，我們看到辦公桌上的“手寫體”樣張，這就是他平時做得最多的事情：研究中文手寫體的識別。他告訴本刊記者，最近，他的研究課題組對“HIT—MW手寫文本庫”作了文本行的標(biāo)記工作，并已經(jīng)免費公開，而且與此相關(guān)的核心技術(shù)也已經(jīng)發(fā)表在一期業(yè)內(nèi)知名的學(xué)術(shù)雜志《Pattern Recognition》上。同時，他的課題組收集了一個新的大規(guī)模手寫體樣本庫，即將向?qū)W術(shù)界公開。劉成林一邊說著，一邊向我們展示他的研究成果。

從學(xué)生的評價，從他對研究工作的那一份熱愛與認(rèn)真勁兒，我們看到了一位勤勤懇懇躬耕于模式識別領(lǐng)域的學(xué)者。劉成林今年只有42歲，在他面前的路還很寬闊。他對我們說：“模式識別是一個應(yīng)用前景很廣泛的領(lǐng)域。我的研究成果主要包括在手寫字符識別的圖像歸一化、特征提取、分類器設(shè)計、手寫字符串的切分與識別、手寫文檔分割等方面。研制的文字識別算法已經(jīng)應(yīng)用在日本的郵政分揀機(jī)、表格處理系統(tǒng)等產(chǎn)品中，尤其是用于郵政分揀的日文手寫地址識別系統(tǒng)，是該領(lǐng)域第一個成功的案例。在此之前的日本郵政分揀機(jī)只能識別郵政編碼和印刷地址，而不能識別手寫地址。這一研究成果成功的解決了這一難題。”

近年來，劉成林的很多成果引起了業(yè)界的關(guān)注，其中重要的研究項目包括中科院“百人計劃”項目1項，國家自然科學(xué)基金項目3項，國際合作項目3項。而當(dāng)下，劉成林做的最重要的一件事情就是，積極努力地推進(jìn)研究成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。

嚴(yán)謹(jǐn)是一位師者必備的品德。在劉成林那里，記者分明感到一種兢兢業(yè)業(yè)、淡泊如水般的感情，對研究的熱愛全部濃縮在了那一份嚴(yán)謹(jǐn)與認(rèn)真之中。

一片海闊天高的領(lǐng)地

1989年，劉成林本科畢業(yè)于武漢大學(xué)無線電信息工程系，獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位后繼續(xù)深造，于1992年獲北京工業(yè)大學(xué)電路與系統(tǒng)專業(yè)工學(xué)碩士學(xué)位。后又在1995年獲中國科學(xué)院自動化研究所模式識別與智能控制專業(yè)工學(xué)博士學(xué)位。之后，劉成林先后在韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）和日本東京農(nóng)工大學(xué)從事博士后研究工作。1999年至2004年他在日立中央研究所先后任研究員和主任研究員，從事的也是模式識別的相關(guān)研究。2005年1月，劉成林回國，入選中國科學(xué)院“百人計劃”（引進(jìn)海外杰出人才計劃），任中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員、副主任至今。按照劉成林的理解，他一路走來，感覺模式識別是一個很有發(fā)展前景和研究潛力的領(lǐng)域，這對于一個科研工作者的科研生涯來說是一筆難得的財富。

劉成林的研究方向為模式識別、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)及在文字識別中的應(yīng)用。在手寫文字識別領(lǐng)域他已經(jīng)取得了國際領(lǐng)先的研究成果，并因此還獲得了2005年國際模式識別協(xié)會主辦的國際文檔分析與識別會議青年科學(xué)家獎（IAPR/ICDAR Young Investigator Award）。在國際期刊《IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence》和《Pattern Recognition》等以及一些相關(guān)的國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表論文90余篇。2004年，劉成林當(dāng)選美國電氣電子工程師學(xué)會高級會員(IEEE Senior Member)，2006年開始擔(dān)任國際期刊《Pattern Recognition》的編委，2008年開始擔(dān)任國際期刊《Image and Vision Computing》的編委。2008年獲得國家杰出青年科學(xué)基金。

從2005年開始，劉成林完成的主要項目是中科院“百人計劃”，并取得了豐碩的成果。他在模式分類和手寫文檔分析方面開展研究工作，對于有些類別部分重疊而又不需要完全分開的模式分類問題，提出一種部分判別學(xué)習(xí)方法，通過修改已有的判別學(xué)習(xí)準(zhǔn)則（如MSE, MCE, one-versus-all SVM等），強(qiáng)化不同合并類之間的區(qū)分，弱化重疊類之間的區(qū)分，有效降低了合并類的分類錯誤率。在聯(lián)機(jī)手寫文檔分析方面，提出了一種基于馬爾科夫隨機(jī)場（MRF）的筆劃分類方法和一種充分利用時域和空間域信息的文字行分割方法，能夠正確分割任意方向的文字行。在字符串識別方面，提出了利用幾何上下文提高字符切分和識別精度的方法。為了更好地融合字符識別置信度和上下文信息，提出了基于條件隨機(jī)場(CRF)的字符串識別方法，有效地克服了條件獨立假設(shè)和置信度估計不準(zhǔn)確的問題并能自動學(xué)習(xí)最優(yōu)權(quán)值系數(shù)。而在脫機(jī)手寫漢字識別方面，提出一種結(jié)合圖像坐標(biāo)變換的梯度方向特征提取方法，有效地克服非線性歸一化和偽二維歸一化帶來的形變，從而提高識別精度。提出了一種基于線性判別分析(LDA)的復(fù)合距離方法用來區(qū)分手寫漢字中的相似字。針對手寫文字行具有傾斜、彎曲、行間距不明顯等特點，提出了一種基于測度學(xué)習(xí)的最小生成樹聚類算法，在無約束中文手寫文檔圖像上取得了98.02%的文字行分割正確率。

劉成林帶領(lǐng)著研究組在手寫文檔分析方面進(jìn)行的工作系統(tǒng)而深入，在國際學(xué)術(shù)界有較大影響。比如，在2009年國際文檔分析與識別會議(ICDAR)上，研究組投稿的6篇論文全部被接收，其中5篇為口頭報告（口頭報告論文接收率20%）。除了以上的方法和算法研究，他們已收集一個大規(guī)模的聯(lián)機(jī)和脫機(jī)手寫字符及連續(xù)書寫文本的數(shù)據(jù)庫。待標(biāo)注完成后，可供學(xué)術(shù)界交流、研制新的方法并開發(fā)實用的手寫文檔識別系統(tǒng)。

一次難忘的獲獎經(jīng)歷

2005年，在國際模式識別協(xié)會主辦的國際文檔分析與識別會議上，劉成林獲得了IAPR/ICDAR Young Investigator Award（青年科學(xué)家獎）。這次獲獎經(jīng)歷不僅讓世界模式識別領(lǐng)域知道了中國模式識別研究的實力，還給劉成林帶來了更大的動力。

國際文檔分析與識別會議（ICDAR）1991年以來每兩年舉行一屆，最近幾年的舉辦中每一屆的參加者都在300到400人之間。青年科學(xué)家獎自2007年設(shè)立以來每次授予1到2人（40歲以下）。這個獎引用劉成林的成績?nèi)缦拢篒CDAR Young Scientist Award for his outstanding research in Handwritten Kanji Character Recognition and its impact on industrial applications.

“在手寫文字識別的歸一化、特征提取、分類器設(shè)計、手寫字符串識別等方面提出和實現(xiàn)了一系列有效的方法，有效地提高了手寫文字識別和字符串識別的性能（提高精度、降低計算復(fù)雜度），這是當(dāng)時獲獎時主要的成就。在歸一化方面，我提出了長寬比自適應(yīng)歸一化的思想，基于函數(shù)擬合的非線性歸一化和偽二維歸一化方法；在特征提取方面，提出了具有良好不變性的外圍結(jié)構(gòu)特征提取方法和連續(xù)的歸一化協(xié)同特征提取方法；在分類器方面，設(shè)計了判別學(xué)習(xí)二次分類器和類特征多項式分類器，分類精度高于最好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我還改進(jìn)和完善了基于置信度估計的多分類器融合方法；在字符串識別方面，通過設(shè)計排斥非字符的分類器，明顯提高了字符切分和字符串分類的正確率�！眲⒊闪帜弥�當(dāng)時獲得的獎杯向本刊記者講道。

當(dāng)時，劉成林所研制的文字識別算法被應(yīng)用于日立制作所的多種信息產(chǎn)品，包括郵政分揀機(jī)、表格處理系統(tǒng)、智能ATM機(jī)、移動電話等。2000年和2001年他分別獲得日立制作所技術(shù)開發(fā)三等獎和一等獎。2002年，劉成林在《IEEE Trans. PAMI》上發(fā)表的“關(guān)于日文手寫地址識別的成果”是國際上該領(lǐng)域首次成功的應(yīng)用，并被《IEEE Spectrum》雜志2003年第2期摘錄。國際著名學(xué)者Ching Y. Suen稱該文為手寫地址識別領(lǐng)域的“歷史性論文”。2005年前，劉成林在國際刊物和學(xué)術(shù)會議上發(fā)表論文50多篇，包括模式識別領(lǐng)域的頂級刊物《IEEE Trans. PAMI》和《Pattern Recognition》上以第一作者發(fā)表的論文10篇。

一個充滿機(jī)會與挑戰(zhàn)的時代

“我在國外時，經(jīng)常聽人議論科研成果的意義。他們認(rèn)為，如果一項成果解決了一個重要的理論問題或提出一個非常有效的方法，這樣的成果在學(xué)術(shù)上有重要價值。如果一項成果解決了一個應(yīng)用問題，如實現(xiàn)一個高性能的應(yīng)用系統(tǒng)，得到了實際應(yīng)用或即將得到應(yīng)用，那么這項成果的價值同樣是非凡的。反之，如果一項科研工作在理論或應(yīng)用方面的影響都不突出，即使發(fā)表的文章再多，也沒有太大意義。十幾年前，國內(nèi)學(xué)術(shù)界提出“頂天立地的”說法，即在理論上要頂天，在應(yīng)用上要立地，意思是一樣的�！痹谡劦絼⒊闪肢@得2008年國家杰出青年科技基金的事情時說。

國家杰出青年科學(xué)基金的評審看重研究者在理論上或應(yīng)用上的突出貢獻(xiàn)。如果發(fā)表論文很多但卻沒有一篇有重大影響（受到正面評價或產(chǎn)生實際應(yīng)用），其作者也難以獲得杰出青年科學(xué)基金。2004年以前，國內(nèi)學(xué)者發(fā)表的高水平論文還不太多，杰出青年科學(xué)基金的評審比較注重申請人的論文發(fā)表情況（論文的檔次和數(shù)量）。近年來，隨著高水平論文的增多以及國家對科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用越來越重視，杰出青年科學(xué)基金的評審也越來越重視申請人在應(yīng)用方面的貢獻(xiàn)以及潛在應(yīng)用價值。其實，劉成林在日常生活中對青年人才的培養(yǎng)也實踐了這種重視成果價值的理念。他在人才培養(yǎng)上認(rèn)為，模式識別領(lǐng)域的人才應(yīng)該注重三個方面的培養(yǎng)：基礎(chǔ)知識、實踐能力、敬業(yè)精神。在基礎(chǔ)知識方面，只有注重深度與廣度的結(jié)合，通過圍繞自己的研究課題，對局部領(lǐng)域（如文字識別）的專業(yè)知識、研究狀況和有關(guān)方法深入掌握；同時，對相關(guān)領(lǐng)域（如與文字識別相關(guān)的圖像處理、計算機(jī)視覺、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等）的主要方法和進(jìn)展要有一個全面了解。實踐能力體現(xiàn)在靈活運用專業(yè)知識解決實際問題的能力、動手實驗?zāi)芰�、在實驗中發(fā)現(xiàn)問題和分析問題的能力、總結(jié)和寫作能力等。而導(dǎo)師對學(xué)生興趣的培養(yǎng)并在工作中嚴(yán)格要求也是一個很重要的促進(jìn)因素。

在這種人才觀念的影響下，劉成林與研究組里的科技工作者一起在模式識別的領(lǐng)地里披荊斬棘，開拓創(chuàng)新。目前，研究組擁有2名副研究員1名博士后、10名博士生和5名碩士生。他們與劉成林一起，在模式識別國家重點實驗室這塊“試驗田”，書寫著一代科技工作者的不朽夢想書寫著“慧眼”識別外部世界的一段傳奇。

來源：《科學(xué)中國人》2009年第10期