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姓 名 |
陈文胜 |
电 话 |
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职 称 |
教授 |
职 务 |
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chenws@szu.edu.cn |
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工作单位 |
深圳大学数学与统计学院 |
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研究方向 |
图像处理与模式识别、核机器学习、应用数学 |
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个人简介（500字） |
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陈文胜教授，1989年和1998年毕业于中山大学数学系，分别获得理学学士和博士学位。现为应用数学方向硕士生导师、深圳大学荔园优秀学者、深圳大学数学一级学科硕士点学科带头人、广东省计算数学学会副理事长、广东省图像图形学会理事、中国人工智能模式识别专业委员会委员、美国Math Review评论员。曾长期学术访问香港浸会大学计算机系。目前研究兴趣为：图像处理、模式识别、核机器学习等。陈教授在《IEEE TSMC-B》、《IEEE TNNLS》、《Pattern Recognition》《Applied Math. and Comput.》等期刊及相关学术会议发表论文120余篇。陈教授为《IEEE TNNLS》、《SCIENCE CHINA Information Sciences》、《Acta Mathematica Sinica 》、《电子学报》、《自动化学报》等国内外期刊特约论文审稿人，担任多个国际会议程序委员会委员和分会主席；为广东省 “智能信息处理”重点实验室主要研究人员；主持国家自然科学基金面上项目两项，主持广东省自然科学基金自由申请项目一项，主持深圳市科技基础研究项目三项，合作主持香港研究资助局(RGC)项目一项。 |
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代表性成果（近3年） |
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[1] A sparse representation and dictionary learning based algorithm for image restoration in the presence of Rician noise, Neurocomputing, Vol.286, pp.130-140, 2018. （第一作者） [2] A new Mumford-Shah total variation minimization based model for sparse-view x-ray computed tomography image reconstruction, Neurocomputing, Vol. 285, pp. 74-81, 2018. （通讯作者） [3] Fast Non-Negative Matrix Factorizations for Face Recognition, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Vol.32, No.4, 2018. （第一作者） [4] Out-of-Sample Extensions for Non-Parametric Kernel Methods, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol.28, No.2, pp.334-345 2017. （通讯作者） [6] Efficient Learning of Supervised Kernels with a Graph-Based Loss Function，Information Sciences, Vol.370-371, pp.50-62, 2016. （通讯作者） [7] A Novel Framework for Learning Geometry-Aware Kernels, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol.27, No.5, MAY 2016, pp.939-951.（通讯作者） |
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