院系概况

2003年9月：于武汉大学电子信息学院，攻读通信与信息系统硕士学位。

2009年6月：毕业于武汉大学电子信息学院，获信号与信息处理博士学位。

2009年7月至今：华中师范大学信息技术系讲师。

2003年开始研究中文笔迹鉴别，工作范围涉及笔迹图像预处理，字符识别，字符特征提取和综合决策算法；提出了重度污染笔迹图像去噪和多分类器融合笔迹鉴别的方法。先后参"与网络化重点人口管理与笔迹自动识别检索软件系统"，"计算机智能技术的打印文件检验系统"等文件取证科研项目。其中计算机笔迹鉴别系统在实际应用中破获多起案件，得到业内人士的认可，2005年获得公安部科技成果三等奖。研究过程中受到公安部门专家的培训与指导，已发表相关论文和专利多项。

中央高校基本科研业务费专项资金”基于数字图像分析的打印文件取证研究“

2 鄢煜尘，陈庆虎，袁凤，邓伟，“基于特征融合的脱机中文笔迹鉴别”，模式识别与人工智能, 2010, 23(2),203-208. （EI）
3 邓伟，陈庆虎，鄢煜尘，“复杂背景文件图像的字符提取”，武汉大学学报（信息科学版），2009,34(3),313-316。（EI）
4 邓伟，陈庆虎，鄢煜尘,“纸张打印质量检测研究”, 中国造纸,2008(9), 23-26。（EI）
5 Wei Deng, Qinghu Chen, Yucheng Yan, Chunxiao Wan, “Off- Line Chinese Writer Identification Based on Character-Level Decision Combination”, IEEE International Symposiums on Infmation Processing, 2008, pp.762-765. （EI）
6 Wei Deng, Qinghu Chen, Feng Yuan, Yucheng Yan, “Printer Identification Based on Distance Transfm”, IEEE International Conference on Intelligent Netwks  Intelligent Systems, 2008, pp.565-568. （EI）
7 Qinghu Chen, Yucheng Yan, Feng Yuan, Wei Deng, “Hwriting identification based on constructing texture”, IEEE International Conference on Intelligent Netwks  Intelligent Systems, 2008, pp.523-526. （EI）
8 Yuchen Yan, Qinghu Chen, Wei Deng, Feng Yuan, “Chinese Hwriting Identification Based on Stable Spectral Feature of Texture Images”, International Journal of Intelligent Engineering  Systems. 2009, 2(1):17-32。（EI） 
9 Liang Huang, Qinghu Chen, Wei Deng, YanKai Tu. “A WHD-Based Method f Printer Identification”, International Wkshop on Intelligent Systems  Applications, 2009, pp.1-4. （EI）
10 Yankai Tu, Qinghu Chen, Lijuan Liao, Wei Deng, “Research on Print Quality Assessment  Identification: Evaluation of Print Edge Roughness”, 2009. CiSE 2009. International Conference on Computational Intelligence  Software Engineering, 2009,  pp.1– 4. （EI）
11 陈庆虎,鄢煜尘, 邓伟，曹华军, 易东，“网络化笔迹自动鉴别检索与笔迹图像管理系统”软件专利，软著登字第034878号，登记号2005SR03377。
12陈庆虎,鄢煜尘, 易东，邓伟，王佳, “文件检验自动化办公软件系统”软件专利，软著登字第050351号，登记号2006SR02685。
13 陈庆虎，邓伟，涂岩恺，“图像整体高倍放大扫描系统”，实用新型专利，200920084691。 14 陈庆虎，邓伟，鄢煜尘，袁凤，“基于多分类器融合的笔迹鉴别方法”，发明专利，200910061099。

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