重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院導(dǎo)師：高陳強(qiáng)

發(fā)布時(shí)間：2021-11-20 編輯：考研派小莉推薦訪問：

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重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院導(dǎo)師：高陳強(qiáng) 正文

[導(dǎo)師姓名]
高陳強(qiáng)

[所屬院校]
重慶郵電大學(xué)

[基本信息]
導(dǎo)師姓名：高陳強(qiáng)
性別：男
人氣指數(shù)：4396
所屬院校：重慶郵電大學(xué)
所屬院系：通信與信息工程學(xué)院
職稱：教授
導(dǎo)師類型：博導(dǎo)
招生專業(yè)：
研究領(lǐng)域：紅外小目標(biāo)檢測、紅外圖像分析、監(jiān)控視頻分析、目標(biāo)檢測與跟蹤、行為識(shí)別、事件檢測、深度學(xué)習(xí)

[通訊方式]
電子郵件：gaocq@cqupt.edu.cn
通訊地址：逸夫科技樓YF416

[個(gè)人簡述]
高陳強(qiáng)，男，教授, 博導(dǎo)，1981年8月生于重慶，中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）工學(xué)學(xué)士，華中科技大學(xué)工學(xué)博士，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）博士后，2011年獲重慶市高等學(xué)校骨干教師人才資助計(jì)劃。2009年8月至今，在重慶郵電大學(xué)信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室從事科研和教學(xué)工作。作為主持人主持國家自然科學(xué)基金2項(xiàng)、重慶市自然科學(xué)基金2項(xiàng)、重慶郵電大學(xué)基金1項(xiàng)、企業(yè)橫向項(xiàng)目5項(xiàng)。先后指導(dǎo)研究生30余名，留學(xué)生1名。先后在IEEE系列重要期刊和CVPR、AAAi、ACCV、ICMR等重要學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，其中被SCI收錄14篇，CCCV會(huì)議最佳論文提名獎(jiǎng)1篇，申請(qǐng)發(fā)明專利7項(xiàng)，軟件著作權(quán)7項(xiàng)。部分研究成果已經(jīng)應(yīng)用到實(shí)際監(jiān)控場景中。與國內(nèi)外多所知名高校，包括卡內(nèi)基梅?。–MU）、華中科技大學(xué)、悉尼科技大學(xué)、西安交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等保持緊密合作關(guān)系，已聯(lián)合培養(yǎng)多名學(xué)生。

[科研工作]
主持項(xiàng)目
[1] 國家自然科學(xué)基金（面上項(xiàng)目）：復(fù)雜監(jiān)控場景下融合紅外和可見光雙模信息的小目標(biāo)事件檢測方法研究（61571071，2016.01-2019.12）[2] 國家自然科學(xué)基金（青年基金）：基于高階張量的紅外弱小目標(biāo)多特性建模與檢測方法研究（61102131，2011.01-2014.12）[3] 重慶市高等學(xué)校青年骨干教師資助計(jì)劃項(xiàng)目：紅外弱小目標(biāo)建模與檢測方法研究（2011年）[4] 重慶市科委自然科學(xué)基金：復(fù)雜背景下基于張量代數(shù)的紅外微弱目標(biāo)檢測方法研究（CSTC2010BB2411，2010.10-2013.10）[5] 重慶市科委自然科學(xué)基金：小目標(biāo)事件建模與檢測方法研究（cstc2014jcyjA40048，2014.07-2016.07）[6] 重慶郵電大學(xué)教室智能引導(dǎo)系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目：教室人數(shù)智能分析系統(tǒng) （2015.01-2016.01）[7] ****有限公司（上市公司）：*****智能分析軟件運(yùn)行庫（2017.04-2018.04）[8] 重慶郵電大學(xué)文峰創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目：復(fù)雜場景中事件檢測方法研究（WF201404， 2014.7-2016.07）[9] 北京靈昆企業(yè)策劃有限公司：湖南移動(dòng)體驗(yàn)廳隔空互動(dòng)展項(xiàng)開發(fā)項(xiàng)目（2012.05-2014.05）[10] 北京大學(xué)數(shù)字出版技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室：低質(zhì)量文檔圖像中的表格識(shí)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(huì)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(jiǎng)）[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(zhì)大學(xué)（武漢）工學(xué)學(xué)士，華中科技大學(xué)工學(xué)博士，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）博士后以上老師的信息來源于學(xué)校網(wǎng)站，如有錯(cuò)誤，可聯(lián)系我們進(jìn)行免費(fèi)更新或刪除。建議導(dǎo)師將更新的簡歷尤其對(duì)研究生招生的要求發(fā)送給我們，以便考研學(xué)子了解導(dǎo)師的情況。（導(dǎo)師建議加QQ-1933508706，以便后續(xù)隨時(shí)更新網(wǎng)頁或發(fā)布調(diào)劑信息?？佳信删W(wǎng)站和APP流量巨大）聯(lián)系方式

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