计算机与信息工程学院

王晓栋

   

           

 

男,1983.04,博士,副教授,硕士生导师。2019年在朝阳科技大学获得资讯管理学博士学位。2019-2020年在澳大利亚悉尼科学大学访学。主要研究方向为计算机视觉、三维重建和机器学习。主持福建省自然科学基金面上项目1项、福建省教育厅中青年教育科研项目1项;参与国家级、省部级和市厅级项目10余项。共发表学术论文14篇,其中SCI收录7篇,EI会议收录2篇,核心期刊5篇;申请专利3项,授权1项;获实用新型专利1项,软件著作权2项。

Email: xdwangjsj@xmut.edu.cn


教育背景:

l 2019/08-2020/08,澳大利亚悉尼科技大学,人工智能中心RelER实验室,访问学者

l 2016/06-2019/01,朝阳科学大学,资讯学院,资讯管理学,博士

l 2007/09-2010/07,湖南大学,计算机与通信工程学院、计算机科学与技术,工学硕士

l 2003/09-2007/07,湖南大学,计算机与通信工程学院、计算机科学与技术,工学学士


工作经历:

l 2018/09-至今,厦门理工学院,计算机与信息工程学院,副教授

l 2013/01-至今,厦门理工学院,计算机与信息工程学院,讲师

l 2010/07-2012/12,厦门理工学院,计算机与信息工程学院,助教


讲授课程

l 《嵌入式驱动程序设计》

l C语言程序设计》

l 《嵌入式临就业培训》

l 《单片机应用开发实践》

l 《单片机原理与应用》

l WinCE系统设计与应用开发》


科研项目

l 福建省自然科学基金面上项目基于半监督多任务学习的图像标注方法研究” (2017J01511)2017.03-2020.03

l 福建省教育厅中青年教育科研项目基于稀疏图表示和特征选择的图像自动标注方法研究JA15385),2015.05-2018.05

l 海峡两岸合作项目基于离散-连续优化的多目标异常行为检测与跟踪方法研究” (E201400400)2014.12-2016.12


发表论文

l X D Wang, R C Chen, Z Q Zeng, et al. Robust Dimension Reduction for Clustering With Local Adaptive Learning[J]. IEEE Transactions on Neural Networks & Learning Systems:1-13.

l X D Wang, R C Chen, F Yan, et al. Fast Adaptive K-means Subspace Clustering for High-dimensional Data[J]. IEEE Access, 2019.

l X D Wang, R C Chen, F Yan, et al. Semi-supervised adaptive feature analysis and its application for multimedia understanding[J]. Multimedia Tools & Applications, 2018, 77(3):3083-3104.

l X D Wang, R C Chen, C Q Hong, et al. Unsupervised Feature Analysis with Sparse Adaptive Learning[J]. Pattern Recognition Letters, 2017, 102:89-94.

l 王晓栋, 严菲, 洪朝群. 一种基于半监督多任务学习的特征选择模型[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2017(4).

l X D Wang, R C Chen, C Q Hong, et al. Semi-supervised multi-label feature selection via label correlation analysis with l1-norm graph embedding, Image and Vision Computing, Volume 63,2017,Pages 10-23.

l X D Wang, X Zhang , Z Zeng , et al. Unsupervised Spectral Feature Selection with l1-Norm Graph[J]. Neurocomputing, 2016:S0925231216300376.

l X D Wang, R C Chen, F Yan, et al. Semi-supervised Feature Selection with Exploiting Shared Information Among Multiple Tasks[J]. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2016:S1047320316302127.

l 王晓栋, 严菲, 谢勇, et al. 基于稀疏图表示的特征选择方法研究[J]. 计算机工程与科学, 2015, 37(12):2372-2378.


知识产权:

l Kinect的物体快速三维建模方法.中国 ZL2013102412660.2016.05.183

l 一种具有图文显示功能的竹蜻蜓. 中国ZL20142037792872014.12.31,第1

l 一种面向家庭应用的智能药盒.中国ZL2015209128655,2016.04.06,3


教研教改:

l 厦门理工学院网络课程建设-嵌入式驱动程序设计(2016

l 厦门理工学院课程教革项目- WinCE系统设计与应用开发(2013


   

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