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张敬
澳门皇冠800在线:2019-05-08 浏览次数:174

一、导师照片

张敬

 

二、基本信息

张敬  ZHANG Jing 讲师

所属学院: 澳门皇冠800在线

导师类别: 硕士生导师

    务:

研究方向:计算机视觉

硕士招生学院: 澳门皇冠800在线

联系方式:zj.winner@163.com 

三、个人简述

张敬,男,19881月出生,河南省开封市人,2015年毕业于中国科学技术大学澳门皇冠800在线,控制科学与工程专业,工学博士。曾先后任职于中兴通讯、科大讯飞研究院,担任算法研究员;2018年作为访问学者在悉尼科技大学进行为期一年的学术研究。近年来,主要在图像去模糊、图像增强等图像处理领域,以及多视几何、目标检测、语义分割等计算机视觉领域从事相关研究,在IEEE CVPRAAAIACM MMICASSPICIPMMMPCMIEEE T-CSVTInformation SciencesNeurocomputingMVAPIEEE/CAA JAS等国际著名学术会议和期刊发表图像处理和计算机视觉相关论文30余篇,申请发明专利10项,相关研究在KITTICityscapesCOCO等公开数据集上取得第一名。

四、学术成果

(一)代表性论文

1. Tingting Qiao, Jing Zhang*, Duanqing Xu* and Dacheng Tao, MirrorGAN: Learning Text-to-image Generation by Redescription, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, USA, 2019;

2. Hong Wen#, Jing Zhang#, Q Lin, K Yang and P Huang. Multi-Level Deep Cascade Trees for Conversion Rate Prediction in Recommendation System. The 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Hawaii, USA, 2019;

3. Jing Zhang, Yang Cao*, Yang Wang, Chenglin Wen and Chang Wen Chen. Fully Point-wise Convolutional Neural Network for Modeling Statistical Regularities in Natural Images. ACM Multimedia Conference (ACM MM), Seoul, Korea, 2018;

4. Jing Zhang, Yang Cao, Shuai Fang, Yu Kang, Chang Wen Chen. Fast haze removal for nighttime image using maximum reflectance prior, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Hawaii, USA, 2017

5. Jing Zhang, Yang Cao, Zheng-Jun Zha, Zhigang Zheng, Chang Wen Chen, Zengfu Wang. A Unified Scheme for Super-resolution and Depth Estimation from Asymmetric Stereoscopic Video, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (T-CSVT), 2016, 26(3):479-493;

(二)代表性科研项目

1. 国家自然科学青年项目,61806062,复杂成像条件下道路场景物体检测的深度学习方法,2019/01-2021/1227万元,在研,主持

2. 国家自然科学基金青年项目,61803133,基于确定学习与多视角信息融合的鲁棒步态识别研究,2019/01-2021/1226万元,在研,参与(2/10

3. 国家自然科学基金面上项目,61873077,面向自主抓取任务的移动机器人视觉感知方法研究,2019/01-2022/1265万元,在研,参与(2/10

4. 国家自然科学基金面上项目,61871164,基于深度神经网络的非合作目标雷达高分辨距离像识别技术研究,2019/01-2022/1263万元,在研,参与(2/10

5. 国家自然科学基金重点项目,61751304,不确定小样本环境下优化决策规则的提取与深度学习,2018/01-2020/12220万元,在研,参与(8/10

(三)常识产权

申请发明专利10项,其中7项已公开;授权App著作权3项。

五、主要荣誉

六、学术兼职

IEEE会员,担任CVPR2019 ACM MM2018/2019VCIPT-IPT-CSVTInformation Sciences等会议和期刊的审稿人。

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