基本信息
职称：副教授
职务：硕士生导师，计算机技术专业学位点负责人
社会兼职：福建省计算机协会理事，中国图象图形学会遥感图像专业委员会委员
主讲课程：数字逻辑与电路设计、数字逻辑电路设计、Python程序设计
研究方向：遥感图像分析，机器学习，以及阵列麦克风音频算法
电子邮件：fzuwq@fzu.edu.cn
个人简介
翁谦，男，1983年生，研究生学历，博士学位，讲师。2006年7月毕业于福州大学，获学士学位。2009年3月毕业于福州大学，获硕士学位。2019年6月毕业于福州大学，获博士学位。
主要研究方向为遥感影像的智能信息提取和处理，机器学习的应用，与厦门亿联网络技术股份有限公司合作，开展麦克风阵列音频算法相关研究。现已主持国家自然科学基金一项，参
与国家自然科学基金课题一项，主持福建省自然科学基金两项，支持和参与完成省教育厅课题两项。
工作经历
2009-2019年福州大学数学与计算机科学学院思政辅导员，多次获校优秀思政辅导员和就业工作先进个人；
2019-至今，福州大学计算机与大数据学院专任教师
科研项目
1、国家自然科学基金青年项目，基于深度迁移学习网络的高分影像土地利用分类方法研究，41801324，2019/01-2021/12，主持，已结题。
2、 福建省自然科学基金面上项目，人机协同的自然资源要素提取关键技术研究，2023J01432，2023/08-2026/08，主持。
3、福建省自然科学基金面上项目，基于深度迁移学习的高分影像土地利用分类研究，2019J01244，2019/06-2022/7，主持，已结题。
4、福建省教育厅中青年项目，基于深度学习的高分影像土地利用分类方法研究,JAT160087，2016/12-2017/12，主持,结题。
5、国家自然科学基金青年基金项目“基于深度信念网络的高光谱遥感影像变化检测方法研究” 41501451，参与。
近年发表的主要论文
Weng, Q.; Wang, Q.; Lin, Y.; Lin, J. ARE-Net: An Improved Interactive Model for Accurate Building Extraction in High-Resolution Remote Sensing Imagery. Remote Sens. 2023, 15, 4457. https://doi.org/10.3390/rs15184457(JCR Q2，2021级研究生王钦为第二作者)
Q. Weng, Z. Huang, J. Lin, C. Jian and Z. Mao, Remote Sensing Scene Classification Via Multigranularity Alternating Feature Mining, in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 16, pp. 318-330, 2023, doi: 10.1109/JSTARS.2022.3225791. ( JCR Q2，2020级研究生黄志铭为第二作者)
Weng Q, Chen H, Chen H, et al. A Multisensor Data Fusion Model for Semantic Segmentation in Aerial Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022. （JCR Q2，2020级研究生陈浩为第二作者）
Weng Q, Mao Z , Lin J , et al. Land-use scene classification based on a CNN using a constrained extreme learning machine[J]. International Journal of Remote Sensing, 2018, 39(19):6281-6299.（JCR Q2）
Weng Q, Mao Z , Lin J , et al. Land-Use Classification via Extreme Learning Classifier Based on Deep Convolutional Features[J]. IEEE Geoence and Remote Sensing Letters, 2017, PP(5):1-5. （JCR Q2）
Jia-Wen, Lin,Qian Weng, et al. A retinal image sharpness metric based on histogram of edge width[J]. Journal of Algorithms & Computational Technology, 2017.
翁谦，安远，陈光剑，吴瑞姣，林嘉雯.结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法.遥感学报，XX（XX）： 1-20 DOI：10.11834/jrs.20243227 （EI期刊，已录用，待发表，2021级研究生安远为第二作者）
林易丰;陈光剑;陈浩; 翁谦;林嘉雯; 面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割. 小型微型计算机系统，（已录用，待发表，2022级研究生林易丰为第一作者）
翁谦，黄志铭，林嘉雯，简彩仁，廖祥文.多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类[J].福州大学学报(自然科学版),2023,第51卷(4): 459-466 （2020级研究生黄志铭为第二作者）
陈波, 翁谦, 叶少珍. 改进生成对抗网络的图像超分辨率重建算法[J]. 福州大学学报（自然科学版）, 2021, 49(3):7.
蔡之灵,翁谦,叶少珍,简彩仁.基于Inception-V3模型的高分遥感影像场景分类[J].国土资源遥感,2020,32(03):80-89.
郭峰, 毛政元, 邹为彬,翁谦. 融合LiDAR数据与高分影像特征信息的建筑物提取方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1654-1665.
简彩仁,翁谦, 陈晓云. 基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2018, v.46;No.221(01):41-47+54.
杨进一, 徐伟铭, 王成军,翁谦. 基于超像元词包特征和主动学习的高分遥感影像变化检测[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(10).
王成军, 毛政元, 徐伟铭,翁谦. 超像素与主动学习相结合的遥感影像变化检测方法[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(002):235-245.
翁谦，毛政元，林嘉雯，简彩仁，应用谱回归和图正则最小二乘回归的数据降维[J]，计算机工程与应用，2017, 53(5): 81-84.
简彩仁,翁谦.基于局部强化最小二乘回归子空间分割的基因表达数据聚类[J].三明学院学报,2016,33(06):1-7.
指导研究生所获奖项：
2023届毕业生陈浩、黄志铭获答辩优秀，陈浩同学毕业论文送审双优！
2021年，团队20级研究生组队参加全国研究生数学建模比赛获全国二等奖的好成绩！
2022年，团队20级研究生陈浩获研究生国家奖学金。
2022年，团队21级研究生组队参加全国研究生数学建模比赛获全国三等奖的好成绩！
2023年，团队22、23级研究生组队参赛参加全国研究生数学建模比赛获全国一等奖一组，二等奖三组！