个人简历
百晓，男，北京航空航天大学计算机学院教授，博士生导师。2001年毕业于北京航空航天大学，获学士学位，2006年获英国约克大学博士学位。
研究领域：模式识别、图像处理、遥感图像分析、数据分析等。2006年9月-2009年1月在英国巴斯大学多媒体研究中心（Multimedia Technology Research Center）工作，任研究科学家（Research Scientist/Fellow），2009年2月起任北京航空航天大学计算机学院副教授。2015年5月，获评为博士生导师。2015年10月晋升为教授。在相关领域国际顶级刊物IEEE Trans. On Image Processing，IEEE Trans. On Geoscience and Remote Sensing 以及Pattern Recognition等和会议上发表论文80余篇。在英国期间作为科研骨干参与英国国家级EPSRC项目2项。2009年2月回国后，作为项目负责人主持项目有国家自然基金、北京市自然基金、 教育部人才基金项目、工信部人才支持计划、探月工程二期项目、航天创新基金重点，同时作为研究骨干参与航天预研、民用遥感预研、国家重点研发计划等项目。
百晓在国际杂志和会议发表论文百余篇。2009年被北京航空航天大学评为“北航航空百人”和“航天新星”。2010年入选中共中央组织部、共青团中央组织的“第十一批博士服务团”。2011年被评为“北航优秀研究生导师”。2012年被评为 教育部“新世纪优秀人才”。2013年以“基于图结构的数字媒体分析基础理论和关键技术研究”项目第一完成人获电子学会自然科学一等奖（省部级一等奖）。2015年获评为中国电子学会“优秀科技工作者”。2016年获评为第七届“全国优秀科技工作者”
教育经历
2001.9-2006.7
 英国约克大学 | 计算机科学  | 博士学位 

1997.9-2001.7
 北京航空航天大学 | 计算机科学与技术  | Bachelor's Degree 

工作经历
2009.2-2016.7
 Beihang University | 北京航空航天大学 

2006.9-2009.1
 英国巴斯大学 | 多媒体研究中心 

研究概况
计算机视觉
模式识别
遥感图像分析
多元数据分析
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研究领域
计算机视觉
模式识别
遥感图像分析
多元数据分析
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开授课程

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科研项目

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发表论文
Describing and learning of related parts based on latent structural model in big data.
Band Weighting via Maximizing Interclass Distance for Hyperspectral Image Classification.
Maximum margin hashing with supervised information
Discriminative sparse neighbor coding.
On the Sampling Strategy for Evaluation of Spectral-spatial Methods in Hyperspectral Image Classification.
A novel logistic multi-class supervised classification model based on multi-fractal spectrum parameters for hyperspectral data.
Semisupervised Hyperspectral Band Selection Via Spectral-Spatial Hypergraph Model
An incremental structured part model for object recognition
Object Classification via Feature Fusion Based Marginalized Kernels
Online sketching hashing
Learning Graph Model for Different Dimensions Image Matching
Isometric Mapping Hashing.
Multilayer manifold and sparsity constrainted nonnegative matrix factorization for hyperspectral unmixing
Band weighting and selection based on hyperplane margin maximization for hyperspectral image classification
A Graph Kernel Based on the Jensen-Shannon Representation Alignment

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荣誉及奖励

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