近日，科技部中國科學技術資訊研究所釋出《2021年中國科技論文統計報告》，評選出“中國百篇最具影響國際學術論文”、“中國百篇最具影響國內學術論文”。北京石油化工學院林小竹教授團隊的研究成果——“基於跨連線LeNet-5網路的面部表情識別”發表於《自動化學報》44卷第1期上，成功入選2020年中國百篇最具影響國內學術論文，成為學校首次上榜的論文。

“2020年中國百篇最具影響國內學術論文”選取2016—2020年中國科技論文與引文資料庫收錄的科技論文，累計被引用次數進入相應發表年度和所屬學科領域的前千分之一的論文,作為本年度候選論文。從中國自然科學領域31個學科、1952種中文期刊，並以我國作者為第一作者的45.16萬篇論文中遴選產生，本年度共遴選出100篇，其中高等院校65篇，代表了我國國內科技論文發展的最新水平。

林小竹教授團隊論文選擇卷積神經網路進行人臉表情識別的研究，經典的LeNet-5卷積神經網路在手寫數字庫上取得了很好的識別效果，但在表情識別中識別率不高。作者提出了一種改進的LeNet-5卷積神經網路來進行面部表情識別，將網路結構中提取的低層次特徵與高層次特徵相結合構造分類器，該方法在JAFFE表情公開庫和CK+資料庫上取得了較好的結果。為後續類人機器人表情研究提供了重要基礎。

學校資訊工程學院和致遠學院聯合成立了由林小竹和曹曉東兩位教授牽頭負責的“數學與智慧資訊處理交叉創新團隊”，團隊瞄準學科前沿，進行高階研究，力爭實現國際頂級刊物零的突破。繼續培養高水平研究生，為學校申報博士點服務。團隊目前正與西北大學合作開展華大基因公司基因測序檔案壓縮演算法的研究。

拓展閱讀：

林小竹，1964年生，博士，北京石油化工學院教授，北京影象圖形學會和北京人工智慧學會理事。從1988年開始高等教育工作，主講的本科生課程有：《地震勘探原理》、《地震資料處理》、《數字影象處理》等；為研究生講授：《編碼理論》、《影象處理與模式識別》等課程。

主持國家自然科學基金專案“影象尤拉數的研究”、國家履行禁止化學武器公約領導小組辦公室專案“國家禁止化學武器資料採集及宣佈系統”、中石化集團公司專案“石化財務預算管理軟體系統”、北京市教委科技發展計劃專案“影象編碼中無失真壓縮方法的研究與應用”等多項研究課題。提出利用地震資料的協方差矩陣計算特徵向量和特徵值，由最大似然比估計均方根速度；將Hopfield神經網路用於地震層析成像；提出計算影象Euler數的二維和三維新公式，完成了理論證明，在數字拓撲學研究上有獨立見解。

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文章素材來源：北京石油化工學院官網、自動化學報官微、官網