重慶郵電大學通信與信息工程學院導師：高陳強

發布時間：2021-11-20 編輯：考研派小莉 推薦訪問：
重慶郵電大學通信與信息工程學院導師：高陳強

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重慶郵電大學通信與信息工程學院導師：高陳強 正文

[導師姓名]
高陳強

[所屬院校]
重慶郵電大學

[基本信息]
導師姓名：高陳強
性別：男
人氣指數：4396
所屬院校：重慶郵電大學
所屬院系：通信與信息工程學院
職稱：教授
導師類型：博導
招生專業：
研究領域：紅外小目標檢測、紅外圖像分析、監控視頻分析、目標檢測與跟蹤、行為識別、事件檢測、深度學習



[通訊方式]
電子郵件：[email protected]
通訊地址：逸夫科技樓YF416

[個人簡述]
高陳強，男，教授, 博導，1981年8月生于重慶，中國地質大學（武漢）工學學士，華中科技大學工學博士，美國卡內基梅隆大學（CMU）博士后，2011年獲重慶市高等學校骨干教師人才資助計劃。2009年8月至今，在重慶郵電大學信號與信息處理重慶市重點實驗室從事科研和教學工作。作為主持人主持國家自然科學基金2項、重慶市自然科學基金2項、重慶郵電大學基金1項、企業橫向項目5項。先后指導研究生30余名，留學生1名。先后在IEEE系列重要期刊和CVPR、AAAi、ACCV、ICMR等重要學術會議上發表學術論文40余篇，其中被SCI收錄14篇，CCCV會議最佳論文提名獎1篇，申請發明專利7項，軟件著作權7項。部分研究成果已經應用到實際監控場景中。與國內外多所知名高校，包括卡內基梅隆（CMU）、華中科技大學、悉尼科技大學、西安交通大學、哈爾濱工業大學等保持緊密合作關系，已聯合培養多名學生。

[科研工作]
主持項目
[1] 國家自然科學基金（面上項目）：復雜監控場景下融合紅外和可見光雙模信息的小目標事件檢測方法研究（61571071，2016.01-2019.12）[2] 國家自然科學基金（青年基金）：基于高階張量的紅外弱小目標多特性建模與檢測方法研究（61102131，2011.01-2014.12）[3] 重慶市高等學校青年骨干教師資助計劃項目：紅外弱小目標建模與檢測方法研究（2011年）[4] 重慶市科委自然科學基金：復雜背景下基于張量代數的紅外微弱目標檢測方法研究（CSTC2010BB2411，2010.10-2013.10）[5] 重慶市科委自然科學基金：小目標事件建模與檢測方法研究（cstc2014jcyjA40048，2014.07-2016.07）[6] 重慶郵電大學教室智能引導系統建設項目：教室人數智能分析系統 （2015.01-2016.01）[7] ****有限公司（上市公司）：*****智能分析軟件運行庫（2017.04-2018.04）[8] 重慶郵電大學文峰創新創業項目：復雜場景中事件檢測方法研究（WF201404， 2014.7-2016.07）[9] 北京靈昆企業策劃有限公司：湖南移動體驗廳隔空互動展項開發項目 （2012.05-2014.05）[10] 北京大學數字出版技術國家重點實驗室：低質量文檔圖像中的表格識別方法研究（2012.10-2014.10）
部分期刊論文：
[1] Lan Wang, Chenqiang Gao, Jiang Liu,Deyu Meng, “A novel learning-based frame pooling method for event detection,” Signal Processing, vol. 140, pp. 45-52, 11//, 2017.[2] Chenqiang Gao, Yinhe Du, Jiang Liu, Jing Lv, Luyu Yang, Deyu Meng,Alexander G. Hauptmann, “InfAR dataset: Infrared action recognition at different times,” Neurocomputing, vol. 212, pp. 36-47, 11/5/, 2016.[3] Chenqiang Gao, Pei Li, Yajun Zhang, Jiang Liu,Lan Wang, “People counting based on head detection combining Adaboost and CNN in crowded surveillance environment,” Neurocomputing, vol. 208, pp. 108-116, 10/5/, 2016.[4] Chenqiang Gao, Jun Liu, Qi Feng,Jing Lv, “People-flow counting in complex environments by combining depth and color information,” Multimedia Tools and Applications, vol. 75, no. 15, pp. 9315–9331, 2016.[5] Yan Yan, Feiping Nie, Wen Li, Chenqiang Gao, Yi Yang, Dong Xu, “Image Classification by Cross-Media Active Learning With Privileged Information,” Ieee Transactions on Multimedia, vol. 18, no. 12, pp. 2494-2502, Dec, 2016.[6] Wenhe Liu, Chenqiang Gao, Xiaojun Chang, Qun Wu, “Unified discriminating feature analysis for visual category recognition,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 40, Part B, pp. 772-778, 10//, 2016.[7] Chenqiang Gao, Luyu Yang, Yinhe Du, Zemin Feng, Jiang Liu, “From constrained to unconstrained datasets: an evaluation of local action descriptors and fusion strategies for interaction recognition, ” World Wide Web Journal, 2015, vol. 10.1007/s11280-015-0348-y, pp. 1-12, 2015/05/02, 2015.[8] Deyu Meng, Biao Zhang, Zongben Xu, Lei Zhang, Chenqiang, Gao. Robust low-rank tensor factorization by cyclic weighted median. Science in China Series F: Information Sciences, vol. 10.1007/s11432-014-5223-4, pp. 1-11, 2014.[9] Qian Zhao, Deyu Meng, Zongben Xu, Chenqiang Gao. A block coordinate descent approach for sparse principal component analysis. Neurocomputing, vol. 2014.11.038, no. 0, 2014. (DOI:10.1137/050645506[10] Chenqiang Gao, Deyu Meng, Yi Yang, Yongtao Wang, Xiaofang Zhou, Alex Hauptmann. Patch-Image Model for Small Target Detection in a Single Image. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 22, no. 12, pp. 4996-5009, 2013.[11] Chenqiang Gao, Tianqi Zhang, Qiang Li. Small infrared target detection using sparse ring representation. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 27, no. 3, pp. 21-30, 2012.[12] Yongtao Wang, Junbin Gong, Dazhi Zhang, Chenqiang Gao, Jinwen Tian, and Huanqiang Zeng . Large Disparity Motion Layer Extraction via Topological Clustering, IEEE Transactions on Image Processing. vol. 20, no. 1, pp. 43-52, 2010.[13] Wang Peng, Tian Jinwen, Gao chenqiang. Infrared small target detection using directional highpass filters based on LS-SVM. Electronics Letters, vol. 45, no. 3, pp. 156-158, 2009.[14] Chenqing Gao, Jinwen Tian,Peng Wang. Generalised-structure-tensor-based infrared small target detection. Electronics Letters, vol. 44, no. 23, pp. 1349-1351, 2008.
部分會議論文：
[1] Jiang Liu, Jia Chen, De Cheng, Chenqiang Gao, Alexander G. Hauptmann, rewind to track: parallelized apprenticeship learning with backward tracklets, ICME 2017.[2] Jiang Liu, Chenqiang Gao, Deyu Meng,Wangmeng Zuo, “Two-Stream Contextualized CNN for Fine-Grained Image Classification,” in Thoirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2016.[3] Zhenzhong Lan, Lu Jiang, Shoou-I Yu, Shourabh Rawat, Yang Cai, Chenqiang Gao, et al. CMU Informedia @TRECVID 2013: Multimedia Event Detection and Recounting(MED and MER). In Proc. TRECVID, 2013. Chenqiang Gao, Yinhe Du, Jiang Liu, Luyu Yang,Deyu Meng, "A New Dataset and Evaluation for Infrared Action Recognition," CCCV 2015. （最佳論文提名獎）[4] Luyu Yang, Chenqiang Gao, Deyu Meng,Lu Jiang, “A Novel Group-sparsity-optimization-based Feature Selection Model for Complex Interaction Recognition,” in Asian Conference on Computer Vision (ACCV), pp. 508-521, 2014 [5] Chenqiang Gao, Deyu Meng, Wei Tong, Yi Yang, Yang Cai, Haoquan Shen, Gaowen Liu, Shicheng Xu, Alexander Hauptmann. Interactive Surveillance Event Detection through Mid-level Discriminative Representation. ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), Glasgow, UK, April 1-4, pp. 305-312, 2014[6] Yi Peng, Deyu Meng, Zongben Xu, Chenqiang Gao, Yi Yang, Biao Zhang. Decomposable Nonlocal Tensor Dictionary Learning for Multispectral Image Denoising. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Columbus, USA, June 24-27, pp. 2949-2956, 2014.[7] Chenqiang Gao, Yang Cai, Haoquan Shen, Wei Tong, Yi Yang, Nicolas Ballas, Deyu Meng, Yan Yan, Alex Hauptmann. CMU Informedia @TREVID 2013: Surveillance Event Detection (SED).In Proc. TRECVID, 2013.

[教育背景]
中國地質大學（武漢）工學學士，華中科技大學工學博士，美國卡內基梅隆大學（CMU）博士后 以上老師的信息來源于學校網站，如有錯誤，可聯系我們進行免費更新或刪除。建議導師將更新的簡歷尤其對研究生招生的要求發送給我們，以便考研學子了解導師的情況。（導師建議加QQ-1933508706，以便后續隨時更新網頁或發布調劑信息。考研派網站和APP流量巨大）聯系方式

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