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  • 曾宪华 ( 教授 )

    的个人主页 http://faculty.cqupt.edu.cn/zengxh/zh_CN/index.htm

  •   教授
个人简介:

曾宪华, 博士/教授,博士生导师,硕士生导师


  • 现任重庆市图像认知重点实验室副主任和重庆邮电大学计算机科学与技术学院智能科学与技术系主任(2015-2019副主任)。2009年于北京交通大学计算机学院计算机软件与理论专业获得博士学位。20138月至20148月在澳大利亚悉尼科技大学量子计算与计算智能实验室(QCIS)做访问学者。主持主要科研项目8项(其中主持国家自然基金面上项目2项,主持重庆市科技局重点项目1项和一般项目2项,主持四川省教育厅重点项目1项,主持校级项目2项目)。参与项目7项(其中国家重大专项2项,国家自然基金面上项目3项,重庆市科技局重点项目2项)。在科学论文发表方面,在IEEE Transactions on Image ProcessingPattern RecognitionNeuroComputing、软件学报、中国科学:信息科学等国内外期刊与会议上发表学术论文50余篇。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方向的教学与研究工作,目前重点是深度学习、流形学习、哈希学习、字典学习等机器学习范式及其在跨媒体认知计算、图像检索、多模态医学图像处理等方面的理论与应用研究。


研究生招生:欢迎智能科学与技术、计算机科学与技术、数学等各专业考生攻读机器学习与图像处理方向博士学位、硕士学位。

           每年招博士生1-2人;招硕士生3-6人。

      数学基础扎实、编程能力、竞赛获奖等条件优先,勤奋踏实肯干。

                信科大厦191902,  Email: zengxh@cqupt.edu.cn


     主要项目:


序号

项目名称

项目性质及来源

项目经费

起始年度

终止年度

排序

1

面向胎儿先天性心脏病辅助诊断的跨媒体认知计算

重庆市基础研究与前沿探索(重点基金项目)

80

2019.07-

2022.06

主持

2

多模态深度哈希学习理论及其在大规模多模态医学图像检索中的应用研究

国家自然基金面上项目

59

2017.01-

2020.12

主持

3

多粒度流形学习及其在视认知计算中的研究

国家自然基金面上项目

36

2011.01-

2013.12

主持

4

增殖流形学习算法及图像流形研究

四川省教育厅重点项目

3

2008.01-

2009.12

主持

5

重庆市研究生教育优质课程项目<<机器学习>>

重庆市教委

4

2019.09-

2021.08

主持

6

多模态医学图像大数据的分析与理解

重庆市基础科学与前沿技术研究项目

2.5

2015.08-

2018.07

主持

7

发育性骨和心脏畸形多模态数据深度学习与智能辅诊矫正关键技术研发

科技部国家重点研发计划

102

2016.07-

2021.06

骨干

8

大数据知识工程基础理论及其应用研究(课题五)

科技部国家重点研发计划

142.5

2016.06-

2020.12

骨干

9

三支决策聚类理论模型与方法研究

国家自然基金面上项目

73

2014.01-

2017.12

主研/排名2

10

图像处理中的非线性偏微分方程模型研究

重庆市基础研究与前沿探索(重点基金项目)

20

2017.09-

2020.08

主研/排名2




 发表论文:

[1]    Xianhua ZengWei BianWei LiuJialie ShenDacheng TaoDictionary pair learning on Grassmann manifolds for image denoisingIEEE Transactions on Image Processing (CCF A , SCI二区, 影响因子: 6.790 )201524114556-4569.

[2]    Xianhua Zeng, Shanshan He, Weisheng Li, Color perception of diffusion tensor images using hierarchical manifold learning, Pattern Recognition (CCF B 类,SCI 二区,影响因子: 5.898 ), 2017,63583-592.

[3]    Meng Zhou, Xianhua Zeng*, Aozhu Chen, Deep Forest Hashing for Image Retrieval, Pattern Recognition, DOI: 10.1016/j.patcog.2019.06.005. (CCF B), Pattern Recognition (CCF B 类,SCI 二区,影响因子: 5.898 ), 2019, 95 :114–127.

[4]   Xianhua ZengSiwei LuoQingyong LiAn associative sparse coding neural network and applicationsNeuroComputing (SCI二区, 影响因子:4.072)2010734-6):684-689.

[5]    Xianhua Zeng, Li Wen, Banggui Liu, Xiaojun Qi. Deep learning for ultrasound image caption generation based on object detection, Neurocomputing(SCI二区, 影响因子:4.072) 10.1016/j.neucom.2018.11.114

[6]    Xianhua ZengBanggui Liu, Meng Zhou. Understanding and Generating Ultrasound Image Description, Journal of Computer Science and Technology (CCF BSCI四区,影响因子:1.185), 2018, 33(5): 1086–1100.

[7]    Xianhua Zeng, Aozhu Chen, MengZhou, Color perception algorithm of medical images using density peak based hierarchical clustering, Biomedical Signal Processing and Control (SCI 三区,影响因子: 2.943), 2019, 48(2): 69-79.

[8]   Liming Xu, Xianhua Zeng*, Zhiwei Huang, Weisheng Li, He Zhang, Low-dose Chest X-ray Image Super-resolution using generative adversarial nets with spectral normalization, Biomedical Signal Processing and Control (SCI 三区,影响因子: 2.943), 2019,https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.101600

[9]    曾宪华,罗四维,王娇,基于测地线距离的广义高斯型Laplacian特征映射及其集成判别算法,软件学报 (CCF 推荐中文期刊,A)2009204):815-824.

[10]  曾宪华,罗四维,动态增殖流形学习,计算机研究与发展(CCF 推荐中文期刊,A)2007449):1462-1468.

[11]  曾宪华, 袁知洪,王国胤,杨洁. 基于多特征多核哈希学习的大规模图像检索[J]. 中国科学:信息科学(CCF 推荐中文期刊,A), 2017, 47(08): 1109-1126.

[12]  曾宪华, 陈坳珠,何珊珊. 多特征融合的医学影像颜色感知算法, 计算机辅助设计与图形学学报(CCF 推荐中文期刊,A), 2018,30(3):375-384.

[13]  Xianhua Zeng, Shuli Hou. Manifold-Regularization Super-Resolution Image Reconstruction. Journal of ComputersTaiwan)(EI, 2017,28(1): 119-136.

[14]  Xianhua Zeng, Zhengyi He, Hong Yu, Shengwei Qu, Bidirectional Nonnegative Deep Model and Its Optimization in LearningJournal of Optimization (ESCI)2016,1-8

[15]  Xianhua ZengYipeng GaoSuli HouShuwen PengReal-time multi-scale tracking via online RGB-D multiple instance learningJournal of Software20151011):1235-1244.

[16]  Xianhua ZengInner product Laplacian embedding based on semi-definite programming, Journal of Signal and Information Processing201123):196-204.

[17]  曾宪华,易荣辉,何姗姗,流形排序的交互式图像分割,智能系统学报(CSCD)2016111):1-7.

[18]  曾宪华, 侯苏丽, 基于宽度学习的集成超分辨率重建方法, 计算机工程与设计(CSCD)2016379):2526-2532.

[19]  曾宪华,唐胜枰,基于多粒度流形学习的无线传感器网络定位方法,传感技术学报(CSCD)2013268):1152-1158.

[20]  曾宪华,段文强,基于近邻非负线性组合的高分辨率图像重建,计算机工程(CSCD)20123822):211-215.

[21]  曾宪华,罗四维,全局保持流形学习算法的对比研究,计算机工程与应用(CSCD)20104615):1-6.

[22]  曾宪华,罗四维,局部保持的流形学习算法对比研究,计算机工程与应用(CSCD)20084429):1-7.

[23]  曾宪华,耿新宇,黄晓燕,基于模糊神经网络的储集层含水饱和度预测,系统仿真学报(CSCD),2003155):735-736.

[24]  曾宪华, 李伟生, 于洪. 智能信息处理课程群下的机器学习课程教学改革, 计算机教育, 2014, 223(19): 60-62.

[25]  曾宪华, 夏英, 兰文富. 大类培养模式下的智能科学与技术特色人才培养, 计算机教育, 2015, 240(12):7-11.

[26]  何正义, 曾宪华*, 郭姜. 一种集成卷积神经网络和深信网的步态识别与模拟方法, 山东大学学报(工学版) (CSCD)2018, 48 (3): 88-95.

[27]  练浩,曾宪华*,李淑芳,有监督全局流形排序的图像检索算法,智能系统学报(CSCD)201491):92-97.

[28]  李淑芳,曾宪华*,冯萧,Grassmann流形上半监督特征映射算法及其视频目标识别,重庆邮电大学学报(自然科学版)(CSCD)2014,(02):265-270.

[29]  何正义,曾宪华*,曲省卫等,基于集成深度学习的时间序列预测模型 ,山东大学学报(工学版) (CSCD)2016,46(12):1-8.

[30]  朱素文,曾宪华*,胡梦,改进的局部保持典型相关分析的无线传感器网络节点定位方法,传感技术学报(CSCD)20162910:1579-1588.

[31]  Suwen Zhu, Xianhua Zeng*. Locality Preserving Semi-Supervised Canonical Correlation Analysis for Localization in Wireless Sensor Network, Journal of Computers (EI) ,2018, 29(1):175-188.

[32]魏彩锋,孙永聪,曾宪华*. 图正则化字典对学习的轻度认知功能障碍预测, 智能系统学报(CSCD) 2019, 14(2):369–377.

[33]  Hong Yu, Xincheng Wang, Guoyin Wang, Xianhua Zeng. An active three-way clustering method via low-rank matrices for multi-view data,  Information Sciences(SCI一区), 2018,7(54 ):1–17.

[34]  王娇, 罗四维, 曾宪华, et al. 基于随机子空间的半监督协同训练算法[J]. 电子学报, 2008, 36(s1):60-65.

[35]  刘群,白全炜,曾宪华. 能量感知的WSN节点分类控制路由算法[J].传感技术学报,2011,24(7):1053-1059.

[36]  张莉萍,雷大江,曾宪华. 基于频率特征向量的系统调用入侵检测方法[J].计算机科学,2013,40(z1):330-333,339.

[37]  杨敬,石明全,韩震峰, 曾宪华. 一种蚁群算法疏散模型优化的方法[J].消防科学与技术,2015,(3):343-346.

[38]  高毅鹏,郑彬,曾宪华. 基于RGB-D的在线多示例学习目标跟踪算法[J].计算机工程与设计,2015,(7):1865-1870. 

[39]  Xianhua Zeng, Meng Hu, Shuwen Zhu. Image Retrieval Based on Hierarchical Locally Constrained Diffusion Process. IEEE International Conference on Big Knowledge, ICBK2017:290-296.

[40]  Xianhua Zeng, Shengwei Qu, Zhilong Wu. Graph Regularized deep Semi-nonnegative matrix factorization model, The 8th International Conference on Digital Image Processing, ICDIP2016, ChengDu, 2016.5.20.

[41]  Xianhua ZengRonghui YiSuwen ZhuShanshan HeAuto-marking image segmentation-based manifold rankingInternational Conference on Artificial Intelligence and Industrial EngineeringAIIE 201545-48, 2015.7.26-2015.7.27.

[42]  Xianhua ZengShuwen PengRenjie LvSuli HouA fast super-resolution image reconstruction algorithm based on NL&DCT feature fusionWIT Transactions on Information and CommunicationTechnologies201567413-421.

[43]  Xianhua ZengRenjie LvHao LianMulti-label supervised manifold ranking for multi-instance image retrievalThe 9th International Conference on Rough Sets and Knowledge TechnologyRSKT 2014Shanghai2014.10.24-2014.10.26.

[44]  Xianhua ZengShengping TangShufang LiEnsemble-based manifold learning methods for localization in wireless sensor networksThe International Conference on Computational and Information SciencesICCIS 2012, 939-9422012.8.17-2012.8.19.

[45]  Xianhua ZengTwo-level granularity manifold learning algorithm for video visualizationThe International Conference on Computational and Information SciencesICCIS 2011, 26-292011.10.21-2011.10.23.

[46]  Xianhua ZengJingjing ZhongSemi-supervised discriminative mutual subspace methodIEEE International Conference on Cognitive Informatics and Cognitive ComputingICCICC 2011, 161-1662011.8.18-2011.8.20.

[47]  Xianhua ZengXinyu GengMultiple granularity-based feature combination for face recognitionInternational Conference on Computational and Information SciencesICCIS 2010, 557-5602010.12.17-2010.12.19.

[48]  Xianhua ZengSemi-supervised Laplacian eigen-maps on Grassmann manifold, International Conference on Electronics and Electrical EngineeringICEEE 2011, 641-6482011.8.24-2011.8.26.

[49]  曾宪华,甘玲,汪建,局部保持流形学习的半定嵌入框架,2010年中国模式识别大会,CCPR 2010, 257-2612010.10.21-2010.10.22.

[50]  Xianhua ZengApplications of average geodesic distance in manifold learningThe International Conference on Rough Sets and Knowledge TechnologyRSKT 2008, 2008.5.17-2008.5.19.

[51]  Xianhua ZengSiwei LuoGeneralized locally linear embedding based on local reconstruction similarityIEEE The 5th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge DiscoveryFSKD 2008, 2008.9.19-2009.9.21.

[52]  Xianhua ZengSiwei LuoA supervised subspace learning algorithm: supervised neighborhood preserving embeddingThe Third International Conference on Advanced Data Mining and ApplicationsADMA 2007, 2007.8.6-2007.8.8.

[53]  Xianhua ZengSiwei LuoJiao WangAuto-associative neural network system for recognitionInternational Conference on Machine Learning and CyberneticsICMLC 2007, 2885-28902007.8.19-2007.8.22.

[54]  Xianhua Zeng, Shengwei Qu, Zhilong Wu, Xu Cheng, Jingjing Nie. A Real Student Network Analysis and Mining in Class Teaching. Advances in Social Science, Education and Humanities Research (ISSN 2352-5398), vol. 17, 98-102.

[55]  Lei CaoShuguang LiuXianhua ZengPan HeYue YuanPassenger flow prediction based on particle filter optimizationInternational Conference on Mechatronics, Robotics and AutomationICMRA 2013, 1256-12602013.6.13-2013.6.14.

[56]  Jiao WangSiwei LuoXianhua ZengA random subspace method for co-trainingThe International Joint Conference on Neural NetworksIJCNN 2008, 195-2002008.6.1-2008.6. 

[57]  Huaming Wang Guoyin WangXianhua Zeng, et al.  Online Streaming Feature Selection Based on Conditional Information EntropyIEEE International Conference on Big KnowledgeICBK2017:230-235.



申请专利:       

 [1]  曾宪华,袁知洪,马雪.一种基于多核哈希学习的大规模医学图像检索方法,发明专利, 专利号:ZL201610860445.6, 授权日期:2019.9.18.

 [2]  曾宪华,何姗姗.一种多层次流形学习医学图像颜色感知方法, 发明专利, 专利号:ZL201610860445.6, 授权日期:2019.9.10.

 [3]  曾宪华,徐黎明. 一种基于多生成多对抗的哈希码与图像双向转换方法, 申请号:20191087O507.5,发明专利,受理日期:2019.9.16

 [4]  曾宪华,张贺. 一种基于普归一化和局部化多生成多对抗的多模态脑部MRI图像双向转换方法, 申请号:201910652864.4,发明专利,受理日期:2019.7.19

 [5]  曾宪华,童世玥.一种基于深度颜色迁移的医学图像着色方法, 申请号:201910560562.4,发明专利,受理日期:2019.06.26

 [6]  曾宪华,朱素文.一种基于多粒度框架节点选择的无线传感器网络定位方法,2017.12.1公开,公开号:CN107426814A,申请号:CN 2017101658036

 [7]  曾宪华,周萌. 一种随机森林哈希的医学CT图像存储与检索方法,国家发明专利,2018,申请号:201810757397.7,公开号:CN 109166615 A, 已受理.

 [8]  曾宪华、郭姜. 一种基于多图正则化深度哈希的多模态医学图像检索方法,国家发明专利,2018,申请号:2019100482810,公开号:CN 109902714 A,已受理



辩证思维:



            


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