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陈思宝


发表日期:2018-03-22 作者:管理员


安徽大学研究生导师简介

院(系、所):计算机科学与技术学院

姓名: 陈思宝

性别:

出生年月:19798

导师类别:硕士生导师

技术职称:  教授

联系方式

sbchen@ahu.edu.cn;  13155155969

招生专业名称

计算机科学与技术、计算机技术

主要研究方向

1. 模式识别

2.图像处理与识别

3. 机器学习方法及应用

个人简历

陈思宝,男,博士(博士后),教授。于2006年在安徽大学计算机应用技术专业获工学博士学位,2006年至2008年在中国科学技术大学信息科学技术学院从事博士后研究,2008年起任教于安徽大学计算机科学与技术学院。20141月至20152月在美国德克萨斯大学阿林顿校区做访问学者。研究兴趣主要为统计模式识别、数据挖掘与机器学习、图像处理及识别和计算机视觉。在国内外刊物和国际会议上发表论文50余篇(其中,JCR一区2篇,JCR二区及CCFA类会议6篇,被SCIEI收录30篇以上)。申请国家发明专利4项,其中2项已授权。

个人主页:

http://www.escience.cn/people/chensibao/index.html

学术成果

主持国家级项目1项,省部级项目3项,作为核心成员(排名前三)参与国家级项目2项。发表学术论文共50余篇。近五年代表20余篇,其中国际杂志论文12篇(其中SCI期刊论文12篇),国家级重点杂志论文7篇,国际会议论文5篇(其中,CCF推荐A类国际会议论文1篇)。发表论文SCI检索12篇,EI检索24篇。近五年代表作如下:

  1. Si-Bao Chen, Yu-Mei Zhang, Chris H.Q. Ding, Jian Zhang, Bin Luo. Extended Adaptive Lasso for Multi-class and Multi-label Feature Selection. Knowledge-Based Systems. 2019. Accepted.SCI, JCR二区, EI

  2. Si-Bao Chen, Chris H.Q. Ding, Bin Luo. Linear regression based projections for dimensionality reduction. Information Sciences, 2018, 467: 74-86.SCI, JCR一区, EI

  3. Si-Bao Chen, Yu-Lan Xu, Chris H.Q. Ding, Bin Luo. A Nonnegative Locally Linear KNN model for image recognition. Pattern Recognition, 2018, 83: 78-90.SCI, JCR二区, EI

  4. Si-Bao Chen, Chris H.Q. Ding, Zhi-Li Zhou, Bin Luo, Feature Selection based on Correlation Deflation. Neural Computing and Applications. 2018, online.SCI, JCR二区, EI

  5. Si-Bao Chen, Chong Zuo, Chris Ding, Bin Luo. Non-greedy Max-min Large Margin based on L1-norm. Pattern Recognition Letters. 2018, 108: 38-47.SCI, JCR三区, EI

  6. Si-Bao Chen, Ying Zhang, Chris H.Q. Ding, Zhi-Li Zhou, Bin Luo, A Discriminative Multi-Class Feature Selection Method via Weighted l2,1-norm and Extended Elastic Net, Neurocomputing, 2018, 275: 1140-1149.SCI, JCR二区, EI

  7. Si-Bao Chen, Yu-Mei Zhang, and Bin Luo. Manifold-regularized Adaptive Lasso. Int. Conf. on Brain Inspired Cognitive Systems (BICS 2018). Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2018, Vol. 10989, pp. 545-556.EI

  8. Si-Bao Chen, Chuan-Yong Ding, and Bin Luo. Gaussian-Staple for Robust Visual Object Real-Time Tracking. Int. Conf. on Brain Inspired Cognitive Systems (BICS 2018). Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2018, Vol. 10989, pp. 370-381.EI

  9. Si-Bao Chen, Wei-Ming Song, and Bin Luo. Saliency-Weighted Global-Local Fusion for Person Re-identification. Int. Conf. on Brain Inspired Cognitive Systems (BICS 2018). Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2018, Vol. 10989, pp. 382-393.(最佳论文奖;国际脑启发认知系统大会BICS2018)(EI

  10.  Yu-Lan Xu, Sibao Chen*, and Bin Luo. A Weighted Locally Linear KNN Model for Image Recognition. CCF Chinese Conference on Computer Vision, Tianjin. 11-14, Oct. CCCV 2017, Part III, CCIS 773, pp. 567–578.EI

  11. Si-Bao Chen, Jing Wang, Cai-Yin Liu, Bin Luo. Two-Dimensional Discriminant Locality Preserving Projection Based on L1-norm Maximization. Pattern Recognition Letters. 2017. 87: 147-154.SCI, JCR三区, EI

  12. 陈思宝,苌江,罗斌.基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.安徽大学学报(自然科学版),   2017, 41(5):17-25.  

  13. Si-Bao Chen, Yi Xin, Bin Luo. Action-Based Pedestrian Identification via Hierarchical Matching Pursuit and Order Preserving Sparse Coding. Cognitive Computation. 2016, 8(5):797–805.SCI, JCR二区, EI

  14.  Zhihong Zhang, Jianbing Xiahou, Zheng-Jian Bai, Edwin R. Hancock, Da Zhou, Sibao Chen, Liyan Chen: Discriminative Lasso. Cognitive Computation 8(5): 847-855 (2016)SCI, JCR二区, EI

  15. 陈思宝,陈道然,罗斌.基于L1-范数的最大间距准则.电子学报, 2016, 44(6)1383-1388. (EI)

  16. 陈思宝,徐丹洋,罗斌.一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法.电子科技大学学报, 2015, 44(6):899-904. (EI)

  17. Si-Bao Chen, Chris H. Q. Ding, and Bin Luo. Similarity Learning of Manifold Data. IEEE Transactions on Cybernetics. 2015, 45(9):1744-1756.SCI, JCR一区, EI

  18. 陈思宝,陈道然,罗斌.基于L1-范数的二维线性判别分析.电子与信息学报, 2015, 37(6):1372-1377. (EI)

  19. Si-Bao Chen, Chris H. Q. Ding, and Bin Luo. An algorithm framework of sparse minimization for positive definite quadratic forms. Neurocomputing, 2015. 151(1-3): 223-230.SCI, JCR二区, EI

  20. Si-Bao Chen, Chris H. Q. Ding, and Bin Luo. Extended linear regression for undersampled face recognition. Journal of Visual Communication and Image Representation. 2014, 25(7): 1800–1809.SCI, JCR三区, EI

  21. 陈思宝,赵令,罗斌.基于局部保持的核稀疏表示字典学习.自动化学报, 2014, 40(10): 2295-2305.EI

  22. 陈思宝,赵令,罗斌.基于核Fisher判别字典学习的稀疏表示分类.光电子激光, 2014, 25(10): 2000-2008.EI

  23. 陈思宝,许立仙,罗斌.基于多重核的稀疏表示分类.电子学报, 2014, 42(9): 1807-1811.EI

  24. 陈思宝,赵令,罗斌.局部保持的稀疏表示字典学习.华南理工大学学报(自然科学版). 2014, 42(1): 142-146.EI

  25. 赵海峰,鲁毓苗,陆明,陈思宝.基于快速稀疏表示的医学图像压缩.计算机工程. 2014, 40(4):233-236. (CSCD)

  26. Si-Bao Chen, Chris Ding, Bin Luo, Ying Xie. Uncorrelated Lasso. Twenty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-13). July 14-18, 2013. pp.166-172. Bellevue, Washington, USA.(EI, CCF A类会议).



  • 专利情况:

1国家发明专利:ZL 2015 1 0128609.1,一种多PTZ相机的运动目标接力跟踪算法。发明人:陈思宝;盛虎;罗斌;王文中;周宝通;王磊;郑远见;刘启迪。已授权。

2国家发明专利:ZL 2015 1 0128597.2,一种基于枪球联动系统的目标检测跟踪方法。发明人:王文中;盛虎;郑爱华;陈思宝;王俊;王磊;郑远见;刘启迪。已授权。

3国家发明专利:201710562703.7,一种基于加权稀疏协作模型的目标跟踪方法。发明人:陈思宝;金维国;苌江;宋维明;罗斌。实审。

4国家发明专利:201710948739.9,一种基于特征选择的农作物病害识别方法。发明人:陈思宝;代北敏;张颖;罗斌。实审。


获奖情况

  1. 最佳论文奖;国际脑启发认知系统大会BICS2018 (Saliency-Weighted Global-Local Fusion for Person Re-identification. Int. Conf. on Brain Inspired Cognitive Systems (BICS 2018). 第一作者)

在研项目

  1. 国际(地区)合作与交流重点项目,项目编号:61860206004,遥感图像地面区域变化的结构化建模与检测方法研究,2019/01-2023/12,参加;

  2. 国家自然科学基金面上项目,项目编号:61872005,视频时空结构深度模型研究及应用,2019/01-2019/12,参加;

  3. 国家重点基础研究计划(973子课题),项目编号:2015CB351700,基于人脑视觉认知机理的视觉感知计算与交互,2015/1-2019/12,参加;

  4. 国家自然科学基金面上项目,项目编号:61472002,基于多模态视觉模型的行为事件分析研究与应用,2015/01-2018/12,参加。

  5. 产学研横向课题:太阳能光伏电池EL图像缺陷识别和判定算法(2018KJH010045), 2018,二类,主持;

  6. 安徽省高等学校自然科学研究项目重点项目,项目编号:KJ2017A014,基于L2,1范数约束的稳健联合稀疏特征选择理论与方法研究,2017/01-2018/12,主持;

  7. 国家自然科学基金青年基金项目,项目编号:61202228,图像识别中区分性稀疏表示理论与方法研究,2013/01-2015/12,主持;

  8. 教育部高等学校博士学科点专项科研基金联合资助新教师类基金, 项目编号:20103401120005,基于区分性度量的图像子空间选择理论与方法研究, 2011/01-2013/12,主持;

  9. 安徽省教育厅高校省级自然科学研究重点项目,项目编号:KJ2012A004,基于区分性度量的稀疏表示理论与方法研究,2012/01-2014/12,主持。



填表时间:2019222