当前位置: X-MOL首页全球导师 国内导师 › 王京华

个人简介

王京华,哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院&国际人工智能研究院副教授,深圳市海外高层次人才。2005年获山东大学学士学位,2009年获哈尔滨工业大学(深圳)硕士学位,2013年获香港理工大学博士学位。曾在南洋理工大学和华为2012实验室等单位从事研究工作。 研究方向为计算机视觉,模式识别,迁移学习,零样本学习等。在国际著名学术会议和期刊上共发表论文30余篇,其中包括IEEE TPAMI、IEEE TIP等一流期刊和CVPR、ICCV、ECCV等顶级会议。曾获广东省计算机学会优秀论文一等奖,省级优秀硕士毕业生等荣誉,指导学生获得全球人工智能技术创新大赛(算法挑战赛)决赛第五名。担任国际学术期刊《International Journal of Image and Graphics》的编委,担任CCF推荐会议的Session Chair,并担任多个著名国际会议及期刊的审稿人。 教育经历 2001-2005,山东大学,计算机科学与技术学院,学士 2007-2009,哈尔滨工业大学(深圳),计算机科学与技术学院,硕士 2009-2013,香港理工大学,电子计算学系,博士 工作经历 2014-2016,南洋理工大学,ROSE Lab,Research Fellow 2016-2017,华为,2012实验室,高级算法工程师 2017-2021,深圳大学,计算机与软件学院,副研究员 科研项目 国家自然科学基金面上项目,跨任务学习的零样本域适应研究,2022-2025, 主持 国家自然科学基金青年项目,基于生成对抗网络的无监督聚类分析,2019-2021,主持 广东省自然科学基金面上项目,深度学习框架下基于高斯混合模型的无监督聚类算法研究,2023-2025,主持 深圳市孔雀人才启动项目,迁移学习关键理论研究,2022-2024,主持 哈工大(深圳)科研启动经费,基于深度学习的域适应算法研究,2022-2024,主持 河钢集团有限公司横向课题,基于物联网技术的冷轧板表面质量精细化管理系统的研发及应用,2022-2024,主持 深圳市重点项目,极端环境下机器人传感退化机理与感知定位方法研究,2023-2025,参加 美的集团横向课题,基于人工智能的注塑件外观缺陷检测项目合作开发,2022-2023,参加 国际合作重点项目,3D 多视点全景视频的室内场景重构理论及算法的国际合作研究,2017-2021,参加 科技部重点研发计划课题,未知环境下的三维场景的动态构建与定位,2019-2023,参加 国家自然科学基金青年项目,基于自调进度稀疏表示的人脸识别算法研究,2016-2018,参加 国家自然科学基金青年项目,面向特征提取与理解的稀疏投影学习理论与算法研究,2013-2015,参加 国家自然科学基金青年项目,基于表达残差稀疏性的遮挡人脸识别方法研究,2013-2015,参加 深圳市自由探索项目,稀疏鉴别分析理论及其应用,2013-2015,参加

研究领域

计算机视觉(Computer Vision) 模式识别(Pattern Recognition) 领域适应(Domain Adaptation) 零样本学习(Zero-shot Learning) 无监督学习(Unsupervised Learning)

近期论文

查看导师新发文章 (温馨提示:请注意重名现象,建议点开原文通过作者单位确认)

Jinghua Wang and Jianmin Jiang, "Learning Across Tasks for Zero-shot Domain Adaptation From a Single Source Domain”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 44(10): 6264-6279 (2022). (TOP 期刊,CCF A, 中科院一区, IF: 16.389) Jinghua Wang, Ming-Ming Cheng and Jianmin Jiang, “Domain Shift Preserving for Zero-shot Domain Adaptation”, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2021. (TOP期刊, CCF A, 中科院一区,IF: 10.856) Jinghua Wang, Gang Wang, “Hierarchical Spatial Sum-Product Networks for action recognition in Still Images”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (T-CSVT), 2018. (JCR Q1, 中科院二区, Top期刊,IF: 4.685) Jinghua Wang, Li Wang, Jianmin Jiang, Preserving similarity order for unsupervised clustering. Pattern Recognition 128: 108670 (2022) (JCR Q1, 中科院二区, 中科院升级版一区, Top期刊,IF: 7.740) Jinghua Wang, Jane You, Qin Li, Yong Xu, “Orthogonal discriminant vector for face recognition across pose”, Pattern Recognition, 2012. (JCR Q1, 中科院二区, 中科院升级版一区, Top期刊,IF: 7.740) Jinghua Wang, Jane You, Qin Li, Yong Xu, “Extract minimum positive and maximum negative features for imbalanced binary classification”, Pattern Recognition, 2012. (JCR Q1, 中科院二区, 中科院升级版一区, Top期刊,IF: 7.740) Jinghua Wang, Jianmin Jiang, “Unsupervised deep clustering via adaptive GMM modeling and optimization”, Neurocomputing,2021. (JCR Q1, 中科院二区, Top期刊,IF: 5.719) Jinghua Wang, Jianmin Jiang, “SA-Net: A deep spectral analysis network for image clustering”, Neurocomputing, 2020. (JCR Q1, 中科院二区, Top期刊,IF: 5.719) Jinghua Wang, Qin Li, Jane You, Qijun Zhao, “Fast kernel Fisher discriminant analysis via approximating the kernel principal component analysis”, Neurocomputing, 2011. (JCR Q1, 中科院二区, Top期刊,IF: 5.719) Jinghua Wang, Yong Xu, David Zhang, Jane You, “An efficient method for computing orthogonal discriminant vectors”, Neurocomputing, 2010. (JCR Q1, 中科院二区, Top期刊,IF: 5.719) Jinghua Wang, Peng Wang, Qin Li, Jane You, “Improvement of the kernel minimum squared error model for fast feature extraction”, Neural Comput. Appl., 2014. (JCR Q1, 中科院二区, IF: 4.774) 会议论文 Yabo Liu, Jinghua Wang*, Chao Huang, Yong Xu*, Yaowei Wang, CIGAR: Cross-Modality Graph Reasoning for Domain Adaptive Object Detection, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023. (计算机视觉顶会& CCF A 类会议,指导学生完成) Zhanyuan Yang, Jinghua Wang, Yingying Zhu, "Few-Shot Classification with Contrastive Learning", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022. (计算机视觉顶会& CCF B & CS Rankings,指导学生完成) Jinghua Wang, Jianmin Jiang, “Conditional Coupled Generative Adversarial Networks for Zero-shot Domain Adaptation”, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019. (计算机视觉顶会& CCF A 类会议) Jinghua Wang, Zhenhua Wang, Dacheng Tao, Simon See, Gang Wang, “Learning Common and Specific Features for RGBD Semantic Segmentation with Deconvolutional Nets”, European Conference on Computer Vision (ECCV), 2016. (计算机视觉顶会& CCF B & CS Rankings) Jinghua Wang and Jianmin Jiang, “Adversarial Learning for Zero-shot Domain Adaptation”, European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020. (计算机视觉顶会& CCF B & CS Rankings) Tianjiao Li, Lin Geng Foo, Qiuhong Ke, Hossein Rahmani, Anran Wang, Jinghua Wang, Jun Liu, "Dynamic Spatio-Temporal Specialization Learning for Fine-Grained Action Recognition", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022. (计算机视觉顶会& CCF B & CS Rankings) Jinghua Wang, Adrian Hilton, Jianmin Jiang, “Spectral analysis network for deep representation learning and image clustering”, IEEE International Conference on Multimedia (ICME), 2019. (旗舰会议& CCF B 类会议) Jinghua Wang, Jianmin Jiang, “An Unsupervised Deep Learning Framework via Integrated Optimization of Representation Learning”, Asian Conference on Computer Vision (ACCV), 2018. (CCF C 类会议) Jinghua Wang, Yong Xu, Jane You, “Sparse residue for occluded face image reconstruction and classification”, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2012. (CCF C 类会议) Longchun Mao, Jinghua Wang, Jianmin Jiang, Computerized Logo Synthesis with Wavelets-Enhanced Adversarial Learning. ISCAS, 1-5, 2020. (CCF C 类会议) Qi Zhu, Yong Xu, Jinghua Wang, Zizhu Fan, Kernel based sparse representation for face recognition. ICPR, 1703-1706, 2012. (CCF C 类会议)

推荐链接
down
wechat
bug