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庄连生
文章来源:
发布时间:2019-10-29 07:57:00
文章作者:
导师介绍
姓名 | 庄连生 | |
工作单位 | 中国科学技术大学先进技术研究院/中国科学技术信息科学技术学院 | |
学位/职称 | 博士/副教授 | |
办公室电话 | ||
lszhuang@ustc.edu.cn | ||
教育背景 | 1997.9 - 2001.7 中国科学技术大学,管理科学与工程,学士学位 1998.9 - 2000.7 中国科学技术大学,计算机应用,双学士学位 2001.9 - 2006.7 中国科学技术大学,电子科学与技术,工学博士 | |
研究方向 | 计算机视觉,机器学习,信息安全 | |
任职经历 | 2011.3-2011.11 微软亚洲研究院,访问研究员 2012.2-2013.2 加州大学伯克利分校,访问学者 2016.2-2017.2 加州大学伯克利分校,访问学者 | |
获得荣誉、奖项 | HHME 2014 最佳论文奖,2014 张宗植青年教师奖,2017 ChinaMM2018最佳审稿人奖,2018 | |
主持、参与项目 | (主持)国家自然科学基金面上项目,面向非完备信息机器博弈的知识驱动深度强化学习方法研究,2020-2023 (参与)科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(即:国家重点研发计划项目),跨媒体因果推断理论与方法(2018AAA0100600),2019-2022 (主持)国家自然科学基金面上项目,复杂场景下非合作目标鲁棒识别方法研究,2015-2018 (主持)国家自然科学基金青年项目,基于稀疏表示的高效鲁棒大规模物体识别方法研究,2012-2014 (参与)国家自然科学基金重点项目,面向Web的社会网络理论与方法研究,2010-2013.
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论文、著作 | 1. Dynamic Cascaded Regression Network with Reinforcement Learning for Robust Face Alignment, ICME, 2019 2. Learning Motion-Aware Policies for Robust Visual Tracking, ICME, 2019 3. A Feature-Adaptive Semi-Supervised Framework for Co-saliency Detection, ACM Multimedia, 2018. 4. CCNet: Cluster-Coordinated Net for Learning Multi-agent Communication Protocols with Reinforcement Learning, ACML, 2018 5. Label Information Guided Graph Construction for Semi-Supervised Learning, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.26, No.9, 2017: 4182-4192; 6. Constructing a Non-Negative Low-Rank and Sparse Graph with Data-Adaptive Features”,IEEE Trans. on Image Processing, Vol.24, No.11, 2015: 3717-3727; 7. Sparse Illumination Learning and Transfer for Single-Sample Face Recognition with Image Corruption and Misalignment, International Journal of Computer Vision (IJCV), Vol.114, 2015:272-287. 8. Neither Global Nor Local: Regularized Patch-Based Representation for Single Sample Per Person Face Recognition, International Journal of Computer Vision (IJCV), Vol.111, 2015:365-383; 9. Single-Sample Face Recognition with Image Corruption and Misalignment via Sparse Illumination Transfer, CVPR, 2013. 10. Non-negative low rank and sparse graph for semi-supervised learning, CVPR, 2012.
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