四川大学计算机学院陈宇老师,陈虎(四川大学计算机学院讲师)_百度百科
陈虎
(四川大学计算机学院讲师)
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陈虎,男,博士,四川大学计算机学院讲师。[1]
中文名
陈虎
国 籍
中国
毕业院校
电子科技大学
学位/学历
博士[1]专业方向
人工智能、人脸识别
性 别
男
职 称
讲师[1]
研究方向
人工智能、人脸识别[1]
陈虎人物经历
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2011年6月于电子科技大学获得博士学位,2008年9月至2009年9月在美国加州大学圣地亚哥分校(University California, San Diego),电子与计算机工程学院,视频处理实验室进行研究与学习,为联合培养博士;2011 年 12 月至今在四川大学计算机学院任教。[1]
陈虎研究方向
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具体研究方向包括视频分析与处理、视频编解码、 深度学习、人脸识别、医学图像处理等。[1]
陈虎学术会议
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作为组委会成员参与组织本领域的多个权威国际国内学术会议(智能信号处理与通信系统国际学术会议(International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications Systems (ISPACS 2010))、中国生物特征识别大会(Chinese Conference on Biometric Recognition (CCBR2016)等)。[1]
陈虎项目成果
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陈虎主持项目
作为项目负责人或主要研究人员参与国家/国防纵向科研项目以及企业委托研发项目等十余项;包括国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家重大仪器设备开发专项、工信部电子产业基金等重大项目的研究工作。
1. 国家重点研发计划:法定身份管理关键技术研究与应用示范”子课题”人脸采集数据的质量指标,评估方法以及异源异质人脸识别方法研究
2. 国家自然科学基金:基于HEVC 的运动信息可分级的研究
3. 四川省重点研发项目:基于深度视觉的智能铁轨检测的研究与实现
4. 四川省中医药管理局科学技术研究专项项目:基于机器视觉联合人工智能技术的贵细药材(饮片)品质检测研究
5. 合作项目:低小慢移动目标的智能识别与跟踪[1]
陈虎主研项目
1. 国家自然科学基金:动态视点下室外场景的在线协同式虚实结合
2. 国家重大仪器设备开发专项:高速高精度结构光三维测量仪器开发与应用
3. 电子信息产业发展基金:基于动态信息的智能交通系统研发及应用示范
4. 四川省重大科技成果转化示范项目:三维人脸识别终端
5. 合作项目:成都铁路局“人证票合一”查验系统
6. 道路交通安全公安部重点实验室开放课题:基于深度学习的机动车通行安全状态感知技术研究[1]
陈虎社会任职
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担任IEEE Transactions on medical Imaging,IEEESignal Processing Letters等期刊的审稿人,多次被评为四川大学青年骨干教师。[1]
陈虎论文著作
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已在 IEEE Transactions on medical Imaging,IEEE Transactions on Image Processing 等权威国际国内学术期刊和国际会议上发表论文近 30 篇。
[1] LEARN: Learned Experts’ Assessment-based Reconstruction Network for Sparse-data CT, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2018.2
[2] Low-Dose CT With a Residual Encoder-Decoder Convolutional Neural Network, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2017.12
[3] Stacked competitive networks for noise reduction in low-dose CT, Plos one, 2017
[4] Low-dose CT via convolutional neural network, Biomedical Optics Express, 2017
[5] Head Pose Estimation with Improved Random Regression Forests, Mathematical Problems in Engineering, 2015
[6] Few-view image reconstruction combining total variation and a high-order norm, International Journal of Imaging System and Technology, 2013.9
[7] Bidirectional Scalable Motion for Scalable Video Coding, IEEE Transactions on Image Processing, 2010.11
[8] Deep learning for low-dose CT 2017 SPIE Optical Engineering + Applications
[9] Low-dose CT restoration with deep convolutional neural network, 2017 International Conference on Fully Three-Dimensional Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine
[10] Denoising with convolutional neural network, 2017 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging[1]
参考资料
1.
陈虎
.四川大学计算机学院[引用日期2019-08-19]
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