庄连生 导师介绍
姓名
庄连生


工作单位
中国科学技术大学先进技术研究院/中国科学技术信息科学技术学院

学位/职称
博士/副教授

办公室电话


Email
lszhuang@ustc.edu.cn

教育背景
1997.9 - 2001.7 中国科学技术大学，管理科学与工程，学士学位
1998.9 - 2000.7 中国科学技术大学，计算机应用，双学士学位
2001.9 - 2006.7 中国科学技术大学，电子科学与技术，工学博士

研究方向
计算机视觉，机器学习，信息安全

任职经历
2011.3-2011.11 微软亚洲研究院，访问研究员
2012.2-2013.2 加州大学伯克利分校，访问****
2016.2-2017.2 加州大学伯克利分校，访问****

获得荣誉、奖项
HHME 2014 最佳论文奖，2014
张宗植青年教师奖，2017
ChinaMM2018最佳审稿人奖，2018

主持、参与项目
（主持）国家自然科学基金面上项目，面向非完备信息机器博弈的知识驱动深度强化学习方法研究，2020-2023
（参与）科技创新2030“新一代人工智能”重大项目（即：国家重点研发计划项目），跨媒体因果推断理论与方法（2018AAA**），2019-2022
（主持）国家自然科学基金面上项目，复杂场景下非合作目标鲁棒识别方法研究，2015-2018
（主持）国家自然科学基金青年项目，基于稀疏表示的高效鲁棒大规模物体识别方法研究，2012-2014
（参与）国家自然科学基金重点项目，面向Web的社会网络理论与方法研究，2010-2013.

论文、著作
1. Dynamic Cascaded Regression Network with Reinforcement Learning for Robust Face Alignment, ICME, 2019
2. Learning Motion-Aware Policies for Robust Visual Tracking, ICME, 2019
3. A Feature-Adaptive Semi-Supervised Framework for Co-saliency Detection, ACM Multimedia, 2018.
4. CCNet: Cluster-Coordinated Net for Learning Multi-agent Communication Protocols with Reinforcement Learning, ACML, 2018
5. Label Information Guided Graph Construction for Semi-Supervised Learning, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.26, No.9, 2017: 4182-4192;
6. Constructing a Non-Negative Low-Rank and Sparse Graph with Data-Adaptive Features”，IEEE Trans. on Image Processing, Vol.24, No.11, 2015: 3717-3727;
7. Sparse Illumination Learning and Transfer for Single-Sample Face Recognition with Image Corruption and Misalignment, International Journal of Computer Vision (IJCV), Vol.114, 2015:272-287.
8. Neither Global Nor Local: Regularized Patch-Based Representation for Single Sample Per Person Face Recognition, International Journal of Computer Vision (IJCV), Vol.111, 2015:365-383;
9. Single-Sample Face Recognition with Image Corruption and Misalignment via Sparse Illumination Transfer, CVPR, 2013.
10. Non-negative low rank and sparse graph for semi-supervised learning, CVPR, 2012.