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唐胜副教授主页

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| 基本信息 | 个人简介| 学习工作经历| 研究方向| 科研项目| 主要代表性论文

基本信息

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姓名:唐胜
职称:副教授
电话:**
电子信箱:ts@ict.ac.cn
办公室:中科院计算所617
个人主页:欢迎访问唐胜个人主页

个人简介

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博士，现任中国科学院计算技术研究所（下简称计算所）副研究员（2008年3月至今）、硕士生导师（2009年2月至今），2007年入选计算所首批“百星计划”，2008年度计算所“优秀研究人员”，2008年国家公派访问学者。在项目“面向体育训练的三维人体运动模拟与视频分析系统”中，获北京市科学技术奖一等奖。2006年3月毕业于中国科学院计算技术研究所，获计算机应用技术专业博士学位。
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学习工作经历

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l 2008年3月-至今，中科院计算所，副研究员

l 2009年2月-2010年2月，新加坡国立大学，国家公派访问学者（含博士后研究项目）

l 2006年-2008年，国际视频检索评测TRECVID 计算所MCG-ICT-CAS Team负责人l 2006年7月-8月，新加坡国立大学，访问学者

l 2006年3月-2008年3月， 中科院计算所，助理研究员，计算所“百星计划”首批入选者，2006年获北京市科学技术奖一等奖

l 2001年9月-2006年3月，中科院计算所，博士研究生，荣获中国科学院研究生院 “三好学生标兵”、中科院计算所“所长奖”优秀奖、SONY公司“SONY Research Award”三等奖

l 2000年4月-2001年7月，中科院计算所，客座研究生

l 1998年9月-2001年7月，湘潭大学，硕士研究生

l 1993年6月-1998年9月，湘潭大学，助理工程师，工程师

l 1989年10月-1993年6月，湘潭大学，本科生
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研究方向

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多媒体内容分析与检索、计算机视觉与模式识别
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科研项目

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1. 基于跨域迁移学习的网络视频检索技术研究，国家自然科学基金面上项目(**)， 2012.01-2015.12，项目负责人，57万

2. 融合显式和隐含语义概念的视频检索技术研究，国家自然科学基金面上项目(**)， 2009.1-2011.12，项目负责人，30万

3. 媒体检索和识别技术研究，华为项目(YBCB**), 2011.9-2012.8, 项目负责人，55万

4. 中国全球图片总汇富标签项目, 新华社, 2011.1-2011.12, 280万，项目计算所负责人

5. 互联网新闻视频话题检测与关联分析，中科院知识创新项目，2007.8-2009.8，项目负责人，10万

6. 面向互联网内容监控的视频分析技术，中科院计算所创新课题(**)， 2007.5-2008.4，项目负责人，28万

7. 国家项目973 (2007CB311105)，图像视频分析与检测技术，2007.1-2011.12，排名第三，780万

8. 国家信息安全242重点项目(2007A44)，2007.10-2008.12，视频内容分析技术负责人
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主要代表性论文

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主要期刊论文：

[1] Sheng Tang, Yan-Tao Zheng, Yu Wang, Tat-Seng Chua, “Sparse Ensemble Learning for Concept Detection”, IEEE Transactions on Multimedia, Volume: 14 Issue: 1, pages: 43-54, February 2012.[PDF]（多媒体领域国际顶级期刊，SCI检索）

[2] Hongtao Xie, Ke Gao, Yongdong Zhang, Sheng Tang, Jintao Li, Yizhi Liu, “Efficient Feature Detection and Effective Post-Verification for Large Scale Near-Duplicate Image Search”, IEEE Transactions on Multimedia, Volume: 13 Issue: 6, pages: 1319-1332, Dec. 2011. [PDF]（多媒体领域国际顶级期刊，SCI检索）

[3] Yan Song, Yan-Tao Zheng, Sheng Tang, Xiangdong Zhou, Yongdong Zhang, Shouxun Lin, Tat-Seng Chua, “Localized Multiple Kernel Learning for Realistic Human Action Recognition in Videos”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Volume: 21, Issue: 9, pages: 1193-1202, 2011.[PDF] （多媒体领域国际著名期刊，SCI检索）

[4] Yan Song, Sheng Tang, Yan-Tao Zheng, Tat-Seng Chua, Yongdong Zhang, Shouxun Lin, “Exploring Probabilistic Localized Video Representation for Human Action Recognition”, Multimedia Tools and Applications, 2012 (Accepted).[PDF]（SCI检索）

[5] Shaoxi Xu, Sheng Tang, Yongdong Zhang, Jintao Li, Yan-Tao Zheng, “Exploring Multi-Modality Structure for Cross Domain Adaptation in Video Concept Annotation”, Neurocomputing, 2012. (Accepted) （SCI检索）

主要会议论文：

[6] Yan Song, Sheng Tang, Yan-Tao Zheng, Tat-Seng Chua, Yongdong Zhang, Shouxun Lin, “A Distribution Based Video Representation For Human Action Recognition”, Proc. of IEEE International Conference on Multimedia and Expo 2010, pp: 772-777, Singapore, 2010. （多媒体领域知名国际会议，EI检索）

[7] Sheng Tang, Jin-Tao Li, Yong-Dong Zhang,etal; “PornProbe: an LDA-SVM based Pornography Detection System”; ACM Multimedia 2009, Beijing, China, Oct.19-24, 2009.[PDF]（多媒体领域顶级国际会议，EI检索）

[8] Shaoxi Xu, Sheng Tang, Jintao Li, Yongdong Zhang, “Pseudo Relevance Feedback with Incremental Learning for High Level Feature Detection”, Proc. of IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2009. （多媒体领域知名国际会议，EI检索）

[9] Tat-Seng Chua, Sheng Tang, Remi Trichet, Hung Khoon Tan, Yan Song; “MovieBase: A Movie Database for Event Detection and Behavioral Analysis”, ACM Multimedia 2009 Workshop on Web-Scale Multimedia Corpus, Beijing, China, Oct.23, 2009.

[10] Sheng Tang, Jin-Tao Li, Ming Li, Cheng Xie, Yi-Zhi Liu, Kun Tao, Shao-Xi Xu; “TRECVID 2008 High-Level Feature Extraction By MCG-ICT-CAS”; Proc. TRECVID 2008 Workshop, Gaithesburg, USA , Nov 2008. (29 citations as shown by Google Scholar) （视频检索国际评测会议）

专著章节：

[11] Sheng Tang,Yan-Tao Zheng, Gang Cao, Yong-Dong Zhang and Jin-Tao Li; "Ensemble Learning with LDA Topic Models for Visual Concept Detection", in book: Multimedia - A Multidisciplinary Approach to Complex Issues (ISBN: 978-953-51-0216-8), InTech - Open Access Publisher, chapter 9, pages: 175-200, March, 2012.[Online: Available]
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