个人简介
曾获荣誉：
湖南省杰青(2019) 中国仿真学会优秀科技工作者（2017） 鑫恒教育基金优秀教师奖（2016） 教育部新世纪优秀人才（2013） 德国洪堡基金会（Alexander von Humboldt）博士后研究基金（2012） 中南大学“升华育英”人才计划（2011） "陆增镛CAD&CG高科技奖"二等奖（2011）
刘圣军，男，教育部新世纪优秀人才，湖南省杰青。中南大学工程建模与科学计算研究所副所长。2007年9月毕业于浙江大学CAD&CG国家重点实验室，获得博士学位。2007年7月进入中南大学数学与统计学院工作。2011年12月入选中南大学“升华育英”人才计划。2012年7月遴选为博士生导师。2014年3月破格晋升为中南大学数学与统计学院教授。2007.11-2008.10、2009.7-2010.8在香港中文大学机械与自动化工程系进行学术访问；2012.1-2013.4获德国Alexander von Humboldt基金会资助赴德国Chemnitz工业大学计算机系从事博士后研究工作。主持3项国家自科基金和1项湖南省科技计划重点项目，及其他项目多项。已发表和录用论文50余篇。
教育经历
[1] 2003.9-2007.7
浙江大学 | 计算机科学与技术 | 博士学位 | 博士研究生毕业
进入浙江大学CAD&CG国家重点实验室攻读博士学位，获计算机科学与技术专业工学博士学位。期间，2006年6月—2006年10月，曾赴香港中文大学进行访问和合作研究。
[2] 2000.9-2002.11
中南大学 | 应用数学 | 硕士学位 | 硕士研究生毕业
于中南大学数学院攻读硕士学位，获应用数学专业理学硕士学位。
[3] 1996.9-2000.6
中南大学 | 应用数学与应用软件 | 学士学位 | 大学本科毕业
就读于中南大学应用数学与应用软件系，获理学学士学位。
工作经历
[1] 2007.7-至今
中南大学 | 数学与统计学院 | 在职
[2] 2015.12-2016.3
香港中文大学 |
短期学术访问
[3] 2012.4-2013.5
开姆尼茨工业大学 |
获德国洪堡研究基金资助赴Chemnitz工业大学访问
[4] 2007.11-2008.10
香港中文大学 |
赴香港中文大学访问
[5] 2009.7-2010.8
香港中文大学 |
赴香港中文大学访问
科研项目
[1]三维模型数据优化与形状分析,在研,省科技厅,刘圣军
[2]基于等距曲面的增材制造可制造性分析及模型优化,结题,国家自然科学基金委,王昌凌（刘圣军）
[3]通用网格模型侧铣加工中的几何问题研究,结题,国家自然科学基金委,刘圣军
[4]通用网格模型的可微分隐式等距曲面快速造型技术及其应用,已完成,国家自然科学基金,刘圣军
[5]通用网格模型的等距曲面快速造型方法,已完成,国家自然科学基金委,刘圣军
[6]通用网格曲面非球头刀宽行数控加工的几何学原理与方法,结题,湖南省科技厅,刘圣军
[7]复杂曲面智能制造关键算法及应用研究,结题,中南大学,刘圣军
[8]中南大学高性能复杂制造国家重点实验室自主研究课题,已完成,刘圣军
[9]带约束和参数的多变量逼近的理论与方法研究,结题,国家自然科学基金委,韩旭里
[10]几何计算与表示中的约束优化方法研究,已完成,国家自然科学基金委,韩旭里
[11]浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题基金,已完成,刘圣军
[12]浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题基金,已完成,刘圣军
[13]中南大学数学与交叉科学重点项目,已完成,刘圣军
[14]中南大学理科发展基金,已完成,刘圣军
[15]教育部新世纪优秀人才支持计划,在研,刘圣军
[16]中南大学“升华育英”人才计划科研启动基金项目
[17]湖南省普通高校青年骨干教师培养对象,在研,刘圣军
获奖信息
[1]教育部新世纪优秀人才计划|2014,刘圣军
[2]"陆增镛CAD&CG高科技奖"二等奖|2011,刘圣军
[3]德国洪堡基金会（Alexander von Humboldt）博士后研究基金|2011,刘圣军
近期论文
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[1]Ruoxi Deng,Shengjun Liu*.Deep Structural Contour Detection:ACM Multimedia,2020:304-312 (Oral paper)
[2]Qinsong Li,Ling Hu,Shengjun Liu*,Dangfu Yang,Xinru Liu*.Anisotropic Spectral Manifold Wavelet Descriptor:Computer Graphics Forum,2020:Accepted
[3]Qinsong Li, Shengjun Liu*, Ling Hu*, Xinru Liu.Shape correspondence using anisotropic Chebyshev spectral CNNs.[C]:CVPR2020,Accepted
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