计算机与信息工程学院

陈思

 

女,博士、副教授,硕士生导师,福建省模式识别与图像理解重点实验室副主任、鹭江优秀学者。主要研究方向包括计算机视觉、机器学习、深度学习、人工智能等。目前已主持国家自然科学基金项目1项、福建省自然科学基金项目2项、厦门市青年创新基金项目1项,并参与了多项国家级、省级科研项目的研究。近年来发表SCIEI检索的学术论文共40余篇,以第一作者或通讯作者发表学术论文共25余篇。已发表在IEEE TMMPRKBSNeurocomputing、计算机研究与发展、电子与信息学报等国内外权威期刊,以及CVPRACM MMICONIP等国际知名会议上。担任IEEE MemberCCF会员等,同时担任IEEE TCYBIEEE TCSVT等多个国内外权威期刊的审稿人。曾获得福建省科技进步一等奖、福建省科技进步二等奖、福建省科技进步三等奖、厦门市科技进步三等奖、VCIP国际会议最佳前10%论文奖、中国机器学习会议优秀论文奖等。

已指导学生获得第九届中国“软件杯”(教育部A类赛事)国家一等奖、第十届中国“软件杯”(教育部A类赛事)国家一等奖、第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛(教育部A类赛事)总决赛铜奖、首届福建省青年科普创新实验暨作品大赛一等奖、第十届“锐智杯”福建省大学生智能设计大赛二等奖、第七届“互联网+”大学生创新创业大赛(教育部A类赛事)校赛一等奖、校第五届/第六届研究生学术活动月创新成果展一等奖、校优秀硕士学位论文等。被评为厦门理工学院“党员名师先锋岗”、厦门理工学院“优秀教师”、“中国软件杯”大学生软件设计大赛最佳指导教师、厦门火炬高新区高校专业新星挑战大赛“优秀指导教师”等称号。

Emailchensi@xmut.edu.cn

教育背景:

2011/09 - 2014/06,厦门大学,信息科学与技术学院、人工智能基础专业,理学博士;

2008/09 - 2011/06,福建师范大学,数学与计算机科学学院、计算机应用技术专业(推荐免试),工学硕士;

2004/09 - 2008/07,福建师范大学,数学与计算机科学学院、计算机科学与技术(师范)专业,理学学士。


工作经历:

2017/10-至今,厦门理工学院,计算机与信息工程学院,副教授;

2015/11 - 2017/10,厦门理工学院,计算机与信息工程学院,校聘副教授;

2014/08 - 2015/11,厦门理工学院,计算机与信息工程学院,讲师。


讲授课程:

离散数学(本科生课程)

编译原理(本科生课程)

算法分析与设计(本科生课程)

人工智能前沿技术(研究生课程)


科研项目:

[1] 国家自然科学基金青年项目基于局部协同表示与压缩感知的在线半监督多示例学习目标跟踪算法研究61503315),2016.01-2018.12,项目负责人。

[2] 福建省自然科学基金面上项目基于孪生网络与元学习的长时目标跟踪方法研究2021J011185),2021.11-2024.11,项目负责人。

[3] 福建省自然科学基金面上项目基于深度学习与相关滤波器的视觉目标检测和在线跟踪算法研究2018J01576),2018.04-2021.04,项目负责人。

[4] 厦门市青年创新基金项目复杂场景下基于深度学习的视觉目标跟踪方法研究3502Z20206068),2020.07-2023.06,项目负责人。

[5] 厦门理工学院科研攀登计划资助项目基于深度检测的在线目标跟踪方法研究XPDKT19013),2019.12-2022.12,项目负责人。

[6] 厦门理工学院高层次人才项目基于半监督学习的运动目标跟踪算法研究YKJ14020R),2015.01-2017.12,项目负责人。

[7] 国家自然科学基金面上项目海量移动对象情境查询与分析预测关键问题研究61672442),2017.01-2020.12,项目参与人。

[8] 福建省科技计划高校产学合作项目基于交互式主动学习的病理图像辅助诊断平台研发2021H6035),2021.08-2024.08,项目参与人。

[9] 福建省自然科学基金面上项目基于弱监督属性学习的车辆重识别方法研究2021J011191),2021.11-2024.11,项目参与人。

[10] 福建省自然科学基金面上项目基于交互模式识别的文档识别方法研究2018J01574),2018.04-2021.04,项目参与人。


代表性论文:

[1] Si Chen, Libo Wang, Zhen Wang, et al. Learning meta-adversarial features via multi-stage adaptation network for robust visual object tracking, Neurocomputing, 491: 365-381, 2022. (SCI检索,JCR 2)

[2] Si Chen, Xueyan Zhu, Da-Han Wang, et al. Multi-zone transformer based on self-distillation for facial attribute recognition. FG, 2023. (EI检索,CCF C类会议)

[3] Libo Wang(研究生), Si Chen(通讯作者), Zhen Wang, et al. Graph attention transformer network for robust visual tracking. ICONIP, 2022. (EI检索,CCF C类会议)

[4] 赖心瑜(研究生), 陈思(通讯作者), 严严, 王大寒, 朱顺痣. 基于深度学习的人脸属性识别方法综述. 计算机研究与发展. 58(12): 2760-2782, 2021. (EI检索,CCF中文A类期刊)

[5] Xi Weng, Yan Yan, Si Chen, et al. Stage-aware feature alignment network for real-time semantic segmentation of street scenes. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2022. (SCI检索JCR1)

[6] Delian Ruan, Rongyun Mo, Yan Yan, Si Chen, et al. Adaptive deep disturbance-disentangled learning for facial expression recognition. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2022. (SCI检索CCF A类期刊)

[7] Ying Shu, Yan Yan, Si Chen, et al. Learning spatial-semantic relationship for facial attribute recognition with limited labeled data. CVPR 2021. EI检索,CCF A类会议)

[8] Xinyi Zou, Yan Yan, Si Chen, et al. When facial expression recognition meets few-shot learning: A joint and alternate learning framework. AAAI, 2022. (EI检索CCF A会议

[9] Rongyun Mo, Yan Yan, Jing-Hao Xue, Si Chen, Hanzi Wang. D3Net: Dual-branch disturbance disentangling network for facial expression recognition. ACM MM, 2021. (EI检索,CCF A会议)

[10] Delian Ruan, Yan Yan, Si Chen, et al. Deep disturbance-disentangled learning for facial expression recognition, ACM MM, 2833-2841, 2020. EI检索,CCF A类会议)

[11] Yan Yan, Ying Huang, Si Chen, et al. Joint deep learning of facial expression synthesis and recognition. IEEE Transactions on Multimedia, 22(11): 2792-2807, 2020. (SCI检索JCR 1)

[12] Ni Zhuang, Yan Yan, Si Chen, et al. Multi-label learning based deep transfer neural network for facial attribute classification. Pattern Recognition, 80: 225-240, 2018. (SCI检索JCR 1)

[13] Si Chen, Shaozi Li, Rongrong Ji, et al. Discriminative local collaborative representation for online object tracking [J]. Knowledge-Based Systems, 100(2016): 13-24, 2016. (SCI检索JCR 1)

[14] Si Chen, Shunzhi Zhu, et al. Robust visual tracking via online semi-supervised co-boosting [J]. Multimedia Systems, 22(3): 297–313, 2016. (SCI检索JCR 3)

[15] Si Chen, Shaozi Li, Songzhi Su, et al. Online MIL tracking with instance-level semi-supervised learning [J]. Neurocomputing, 139: 272–288, 2014. (SCI检索JCR 2)

[16] Si Chen, Shaozi Li, Songzhi Su, et al. Online semi-supervised compressive coding for robust visual tracking [J]. Journal of Visual Communication and Image Representation, 25(5): 793–804, 2014. (SCI检索JCR 3)

代表性知识产权:

[1] 发明专利,基于深度双路径学习网络的人脸属性识别方法及系统,授权号:ZL202010829155.1,已授权,2022.02.18,排名第一。

[2] 发明专利,在线多示例学习目标跟踪方法、终端设备及存储介质,授权号:ZL201910022615.7,已授权,2021.01.26,排名第一。

[3] 发明专利,一种基于邻域保持的鉴别嵌入人脸识别方法,授权号:ZL201510044884.5,已授权,2017.10.27,排名第二。

[4] 软件著作权,智能交通管理系统V1.0,登记号:2020SR1843599,已授权,2020.12

[5] 软件著作权,基于对抗判别的视觉目标跟踪软件V1.0,登记号:2021SR0980139,已授权,2021.07

[6] 软件著作权,基于深度双路径学习网络的人脸属性识别系统V1.0,登记号:2021SR0980236,已授权,2021.07

[7] 软件著作权,基于广义重叠度的在线加权多示例学习目标跟踪系统V1.0,登记号:2021SR0980235,已授权,2021.07

[8] 软件著作权,基于深度多网络相互学习的跨域行人重识别系统V1.0,登记号:2021SR0980234,已授权,2021.07

[9] 软件著作权,基于并行机制多任务学习的人脸属性识别系统V1.0,登记号:2021SR0980233,已授权,2021.07

[10] 软件著作权,基于自监督学习的行人重识别软件V1.0,登记号:2021SR0980358,已授权,2021.07


上一条:胡亮

下一条:陈培芝

关闭