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基本信息

李君宝，长聘教授、博士生导师。1978年出生于黑龙江省密山市，2008年博士毕业于哈尔滨工业大学后留校任教，任讲师、副教授、教授、博士生导师。研究方向为图像处理与模式识别、人工智能装备。主持航天科技支撑项目、民用航天、国家和省自然科学、航天创新等基金类等各类科研项目40余项。发表论文80余篇，其中SCI期刊论文60余篇，中英文专著2部，发明专利11项。担任国家自然基金、黑龙江省自然科学基金、河北省自然科学基金等多项基金项目评阅人，4个国际期刊副主编。2010年入选哈尔滨工业大学985青年学者支持计划，2012年入选哈尔滨工业大学基础研究杰出人才培育计划，2013年入选教育部“新世纪”优秀人才支持计划，2017获得黑龙江省优秀科技工作者称号。2015年第一完成人获得黑龙江省自然科学二等奖。


荣誉称号
2013年 教育部“新世纪”优秀人才支持计划

2010年 哈尔滨工业大学985青年学者支持计划

2012年 哈尔滨工业大学基础研究杰出人才培育计划

2017年 黑龙江省第七届优秀科技工作者

工作经历
2008.07-2011.09 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院 讲 师

2008.09-2011.06 哈尔滨工业大学控制科学与工程学科 博 士 后

2011.04-2018.11 哈尔滨工业大学仪器科学与技术学科 硕 导

2011.10-2017.12 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院 副 教 授

2014.04-2018.11 哈尔滨工业大学仪器科学与技术学科 博 导

2018.01-2018.11 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院 教 授

2018.12-至今 哈尔滨工业大学信息与通信工程学科 硕 导

2018.12-至今 哈尔滨工业大学信息与通信工程学科 博 导

2018.12-至今 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 长聘教授


教育经历

1998.09- 2002.07 哈尔滨工业大学 测控技术及仪器专业 工学学士

2002.09- 2004.07 哈尔滨工业大学 一般力学与力学基础 工学硕士

2004.09- 2008.07 哈尔滨工业大学 测试计量技术及仪器 工学博士


主要任职
Associate Editor, Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing;Secretary, IEEE IM Beijing&Harbin Joint Chapter;Reviewers, Information Sciences, IEEE Trans. on SMC-Part B, Chinese Optics Letter, Signal Processing, Acta Astronautica, Neural Computing & Applications;Publication Chair, Second International Conference on Pervasive Computing, Signal Processing and Applications (PCSPA 2011)， International Conference on Instrumentation & Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC) 2011/2012;Program committee member, ISSCAA2010, IIHMSP09, ICICIC08;Guest Editor, International Journal of Advancements in Computing Technology;国家自然基金、黑龙江省自然科学基金、河北省自然科学基金等基金项目评阅人


研究领域
研究领域：图像处理与模式识别、人工智能装备

科研项目情况：

（1）负责项目

1.李君宝. 智能信息处理及应用. 教育部新世纪优秀人才支持计划 (项目编号NCET-13-0168). 2013.09-2015.08. 50万.

2. 李君宝. 复杂数据深度挖掘框架下的多层核学习模型优化方法.国家自然科学基金面上项目 (项目编号: **). 2017.1-2020.12. 60万.

3. 李君宝. 医学图像分类的半监督核自适应优化方法. 国家自然科学基金(项目编号：**). 2011.01-2013.12. 24万

4. 李君宝. 结构化测试数据挖掘方法研究. 985工程青年学者基础科研能力建设项目. 2010.10-2013.09. 30万.

5. 李君宝.模式识别基础理论及应用. 哈尔滨工业大学基础研究杰出人才培育计划. (项目编号：HIT.BRETTIII.201206) 2012.08-2014.07. 30万

6. 李君宝. 基于半监督核自适应学习的遥感高光谱图像端元提取方法. 中国博士后特别资助(项目编号：**) 2010.09-2011.6. 10万

7.李君宝. 快响应卫星成像有效载荷柔性信号处理器技术研究. 航天科技创新基金重点项目(项目编号：CASC200901). 2009.6-2011.6. 20万

8.李君宝. 医学图像识别的半监督核自适应学习方法研究. 黑龙江省自然科学基金（项目编号：QC**）. 2011.01-2013.12. 5万.

9.李君宝. 基于稀疏化分析的乳腺超声图像处理技术研究.哈尔滨工业大学理工医交叉学科基础研究培育计划. 2011.11-2013.10. 10万.

10. 李君宝. 基于面部图像的年龄估计算法研究.中国博士后科学基金(项目编号:**). 2009.6-2011.6. 3万.

11. 李君宝. 复杂三维碎片数字拼接算法及其应用研究. 黑龙江省博士后基金面上项目（项目编号: LBH-Z08131). 2008.9-2010.9. 4万.

12. 李君宝. 云计算平台下生物特征识别软件. 哈工大深圳研究生院委托开发项目（项目编号：MH**）. 2010.12-2011.12 10万.

13. 李君宝.高光谱图像核稀疏表示理论及应用研究.中国博士后科学基金（一等）（项目编号: 2012M520033).2012.06-2013.12. 8万.

14. 李君宝. 遥感高光谱图像处理. 黑龙江省博士后特别资助项目. 2012.06-2013.12. 20万.

15. 李君宝. 数据链终端数字扩频调制及解调解扩技术研究. 北京航天自动控制研究所. （项目编号: **) 2009.02-2012.11 32万

16. 李君宝. 图像稀疏非线性表示理论及在医学信息检测应用. 中国博士后特别资助项目.(资助编号: 2013T60360) 2013.10-2014.10. 15万

团队成员




讲授课程
（1）模式识别 硕士学位课09硕春季 36学时

（2）模式识别 硕士学位课10硕春季 36学时

（3）模式识别 硕士学位课11硕秋季 36学时

（4）模式识别 硕士学位课12硕秋季 36学时

（5）模式识别 硕士学位课13年秋季 32学时


学生培养
每年招收硕士研究生3人，博士研究生2人，博士后1人，欢迎报考！

博士/硕士研究方向为 图像处理、模式识别、深度学习等人工智能主流方向；

在读期间：课题组提供科研补助及奖励，保证在读期间生活来源。

具体情况，欢迎来函来电：
Email: lijunbao@hit.edu.cn


出版物
1 .Jun-Bao Li, Shu-Chuan Chu, Jeng-Shyang Pan. Kernel learning algorithms for face recognition . Springer. 2013.09.(ISBN 978-1-4614-0160-5）

2. 李君宝, 乔家庆,尹洪涛,刘大同. 模式识别中的核自适应方法及应用.电子工业出版社. 2013.08. (ISBN 978-7-121-21331-1)

论文期刊
发表论文70余篇，SCI期刊论文45篇，EI论文20余篇。

代表论文：

Jun-Bao Li, Yun-Heng Wang, Shu-Chuan Chu,John F. Roddick. Kernel Self-optimization Learning for Kernel-based Feature Extraction and Recognition. Information Sciences. Vol. 257, pp. 70–80, 2014. (IF: 3.643).Jun-Bao Li, Yu Peng, Datong Liu. Quasiconformal Kernel Common Locality Discriminant Analysis with Application to Breast Cancer Diagnosis. Information Sciences. Vol. 223, pp. 256-269, 2013.(IF: 3.643)Jun-Bao Li, Wen-He Sun, Yun-Heng Wang, Lin-Lin Tang. 3D model classification based on nonparametric discriminant analysis with kernels. Neural Computing and Applications. Volume 22, No 3-4, pp 771-781, March 2013. (IF: 1.168)Jun-Bao Li. Gabor Filter Based Optical Image Recognition Using Fractional Power Polynomial Model Based Common Discriminant Locality Preserving Projection with Kernels. Optics and Lasers in Engineering. Vol. 50, pp. 1281-1286, May 2012. (IF: 1.916)Jun-Bao Li, Meng Li. Rapid Three-dimensional Surface Mesh Segmentation Based on Region Dilation. Optical Engineering. Vol. 51, No.5, pp. 050502-1-3, May 2012.(IF: 0.880)Jun-Bao Li. Mammographic Image Based Breast Tissue Classification with Kernel Self-optimized Fisher Discriminant for Breast Cancer Diagnosis. Journal of Medical Systems. Vol. 36, No. 4,pp. 2235-2244, August 2012 (IF: 1.783)Jun-Bao Li, Yang Yu, Zhi-Ming Yang and Lin-Lin Tang. Breast Tissue Image Classification Based on Semi-supervised Locality Discriminant Projection with Kernels. Journal of Medical Systems. Vol. 36, No. 5, pp. 2779-2786, October 2012. (IF: 1.783)Jun-Bao Li, Zhi-Ming Yang, Yang Yu, Zhen Sun. Semi-supervised Kernel Learning Based Optical Image Recognition. Optics Communications. Vol. 285, No. 18, pp. 3697-3703, August 2012. (IF: 1.575)Jun-Bao Li, Jeng-Shyang Pan, Shyi-Ming Chen. Kernel Self-Optimized Locality Preserving Discriminant Analysis for Feature Extraction and Recognition. Neurocomputing. Vol. 74, No. 17, pp. 3019-3027, October 2011. (IF: 1.634)Jun-Bao Li, Meng Li, Huijun Gao. Automatic 3D Digital Patching for Fragmented Cultural Relics Repair. Assembly Automation. Vol. 31, No. 3, pp. 224-231, August 2011.(IF: 0.645)Jun-Bao Li, Long-Jiang Yu, Sheng-He Sun. Refined Kernel Principal Component Analysis Based Feature Extraction. Chinese Journal of Electronics. Vol. 20, No.3, pp. 467-470, June 2011.(IF: 0.135)Jun-Bao Li, Huijun Gao and Jeng-Shyang Pan. Common Vector Analysis of Gabor Features with Kernel Space Isomorphic Mapping for Face Recognition. International Journal of Innovative Computing, Information and Control. Vol.6, No.9, pp.4055-4064, September 2010. (IF: 1.667)Jun-Bao Li, Meng Li, Peng Shi, J.-S. Pan. “A Unified Framework for 3D Fragmented Object Patching”. International Journal of Innovative Computing, Information and Control. Vol. 6, No. 12, pp. 5633-5644. December 2010. (IF: 1.667)Jun-Bao Li, Jeng-Shyang Pan, Shu-Chuan Chu. Kernel Class-wise Locality Preserving Projection. Information Sciences. Vol.178, No.7, pp. 1825-1835, April 2008. (IF: 3.095)Jeng-Shyang Pan, Jun-Bao Li, Zhe-Ming Lu. Adaptive Quasiconformal Kernel Discriminant Analysis. Neurocomputing. Vol.71, No. 13-15, pp. 2754-2760, August 2008. (IF: 1.234)Jun-Bao Li, Jeng-Shyang Pan. A novel pose and illumination robust face recognition with a single training image per person algorithm. Chinese Optics Letters. Vol. 6, No. 4, pp. 255-257, April 2008.(IF:0.802)Jun-Bao Li, Shu-Chuan Chu, Jeng-Shyang Pan, Jiun-Huei Ho. Adaptive Data-Dependent Matrix Norm Based Gaussian Kernel for Facial Feature Extraction. International Journal on Innovative Computing, Information and Control. Vol. 3, No. 5, pp. 1263-1272, October 2007 (IF: 1.537)



每年招收硕士研究生3人，博士研究生2人，博士后1人，欢迎报考！

博士/硕士研究方向为 图像处理、模式识别、深度学习等人工智能主流方向；

在读期间：课题组提供科研补助及奖励，保证在读期间生活来源。

具体情况，欢迎来函来电：
Email:lijunbao@hit.edu.cn