个人简介（限300字）
王军，男，1978年出生，博士，副教授。2015年毕业于厦门大学人工智能专业，2018-2019年国家公派访学（美国德克萨斯州立大学）。主要研究方向为计算机视觉与模式识别、视频跟踪、机器学习等。主讲《面向对象程序设计》、《算法分析与设计》、《模式识别》、《机器学习》等课程。近年来，主持国家自然科学基金项目1项、江西省自然科学基金项目1项、江西省教育厅科技项目2项；参与国家自然科学基金项目6项，科研经费70万，发表SCI/EI学术论文10余篇，申请发明专利、实用新型专利多项。
1-基本信息

姓 名
王军

性 别
男

籍 贯
江西彭泽

政治面貌
中共党员

出生年月
1978年12月

专 业
计算机应用、计算机视觉

学历/学位
研究生/博士

职称/职务
副教授

E-mail
Wangjun012778@126.com

联系电话
**


2-学习、工作经历
2015.6—现今 南昌工程学院信息工程学院，副教授；
2011.9-2015.6厦门大学，信息学院智能科学系，博士研究生；
2004.9-2007.6南昌大学，信息工程学院，硕士研究生。
3-研究方向
1. 人工智能技术 2.计算机视觉与模式识别 3. 视频跟踪
3-论文、论著
[1] Jun Wang，Yuanyun Wang, and Hanzi Wang, Adaptive appearance modeling with point-to-set metric learning for visual tracking, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 27(9), 2017, pp. 1987-2000. (SCI.)

[2] Jun Wang, Hanzi Wang, and Yan Yan, Robust visual tracking by metric learning with weighted histogram representations, Neurocomputing, 153 (2015): 77-88. (SCI)

[3] Jun Wang, Hanzi Wang, Wan-Lei Zhao, Affine Hull based Target Representation for Visual Tracking, Journal of Visual Communication and Image Representation, 30(2015) : 266-276. (SCI )

[4] Jun Wang, Yuanyun Wang, Chengzhi Deng*, Shengqian Wang, and Yong Qin, Regularized Kernel Representation for Visual Tracking, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences, Vol. E101-A, No.4, pp.668-677, Apr. 2018. (SCI)

[5] Jun Wang, Yuanyun Wang, Chengzhi Deng*, and Shengqian Wang, Robust visual tracking based on Convex hull with EMD-L1, Pattern Recognition and Image Analysis, 28(1), 2018, pp. 44-52. (EI)

[6] Jun Wang, Yuanyun Wang, Ke Wang, and Chengzhi Deng*, L1 regularized hull representation for visual tracking, Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 9(2),2018, pp. 313-324. (EI)

[7] Jun Wang，Yuanyun Wang, Chengzhi Deng, Huasheng Zhu and Shengqian Wang, Convex hull for visual tracking with EMD, IEEE International Conference on Audio, Language and Image Processing, 2016, pp. 433-437. (EI)

[8] Jun Wang，Yuanyun Wang, Chengzhi Deng, Huasheng Zhu, Shengqian Wang and Li Lv, Sparse affine hull for visual tracking, International Conference on Digital Home, 2016, pp. 85-88. (EI)

[9] Jun Wang, Yuanyun Wang, Chengzhi Deng*, and Shengqian Wang, Kernelized convex hull for visual tracking, International Conference on progress in informatics and computing, 2017, 159-163. (EI)

[10] Jun Wang, Yuanyun Wang, Shaoquan Zhang, Chenguang Xu, Chengzhi Deng, Dictionary Learning for Visual Tracking with Dimensionality Reduction, IEEE International Conference on Image, Vision and Computing, 2020, pp.251-255. (EI)

[11] Jun Wang, Zhanghua Wang, Shuaibin Xi, Yuanyun Wang*, Chenguang Xu, and Jun Zhang, Bayesian Matrix Factorization for Visual tracking, International Conference on progress in informatics and computing, 2020, pp. 89-93. (EI)

[12] Yuanyun Wang, Chengzhi Deng*, Jun Wang, Tian Wei,and Shengqian Wang, Robust Visual Tracking with Discrimination Dictionary Learning, Advanced in Multimedia, Vol. 2018, Article ID **, pp. 1-10. (EI)

[13] Yuanyun Wang,Jun Wang, Chengzhi Deng*, Huasheng Zhu, and Shengqian Wang, L1-L2 norms based target representation for visual tracking, Journal of Network Intelligence, 3(2), 2018, pp. 102-112. (EI)

[14] Yuanyun Wang, Zeyan Liu, Zhaoming Wu, Wei Tian, Jun Wang, Chengzhi
Deng, Relaxed Target Representation for Visual Tracking, International Conference on progress in informatics and computing, 2018, 1-6. (EI)

[15] Yuanyun Wang,Jun Wang, Zhaoming Wu, Wei Tian, Chengzhi Deng, and Shengqian Wang, Kernelized Target Representation for Visual Tracking with Sparse Constraint, IEEE International Conference on Image, Vision and Computing, 2019, pp. 23-27. (EI)

4-科研项目、获奖
[1] 国家自然科学基金：基于核非负矩阵分解的核凸包表示与非线性度量学习的目标跟踪，**，36万，2017.01-2020.12。（主持）
[2] 江西省自然科学基金面上项目：基于核凸包表示与非线性距离度量学习的目标跟踪方法研究，20161BAB202041，6万，2016.1-2017.12。（主持）
[3] 江西省教育厅科技项目：基于核稀疏表示与在线任务驱动字典学习的目标跟踪，GJJ151127，8万，2016.1-2017.12。（主持）
[4] 江西省教育厅科技项目：基于核仿射包表示与支持向量字典学习的目标跟踪，GJJ180939，8万，2019.1-2021.12。（主持）
[5] 江西省协同感知与智能处理重点实验室开放基金项目：基于正则化核仿射包的目标跟踪及其在自然保护区动物跟踪中的应用，2016WICSIP019，1万，2016.6-2019.12。 （主持）
[6]国家自然科学基金项目：非负张量分解模型驱动的深度学习高光谱盲解混，**，40万，2019.01-2022.12。（参与）
[7]国家自然科学基金项目：基于可伸缩自适应距离度量与支持向量字典学习的目标跟踪，**，39万，2019.01-2022.12。（参与）
[8]国家自然科学基金项目：维分割和压缩视角下均衡搜索粒子群优化算法及在电力系统调度的应用，**，20万，2018.01-2020.12。（参与）
[9]国家自然科学基金项目：基于内容的大规模近似图像检索及挖掘技术研究，**，64万，2016.01-2019.12。（参与）
[10]国家自然科学基金项目：基于多信息融合的自然场景图像中的文本检测和识别方法研究，**，20万，2014.01-2016.12。（参与）
[11]国家自然科学基金项目：基于距离度量学习和类依赖特征分析的人脸特征提取方法研究，**，20万，2013.01-2015.12。（参与）

教学成果奖：计算机科学与技术专业复合型卓越人才“一二三”培养模式探索与实践，南昌工程学院，2020年，排名2/5 。
5-专利、软件版权登记
1．基于自适应表观模型和点-集距离度量学习的目标跟踪方法. ZL.4 [授权发明专利]，排名2/2 。
2．基于背景预测的水面移动目标检测方法，ZL2.4[授权发明专利]，排名4/5。
3．一种视频目标协同跟踪装置，ZL4.9[实用新型专利]，排名1/8。
4．一种道路测速视频跟踪装置，ZL6.1[实用新型专利]，排名1/8。
5. 基于非负矩阵分解的高光谱图像混合像元分解系统，2017SR405885，2017.7.27，国家版权局[软件著作权]，排名1/1。
6. 基于迭代加权L1稀疏正则化非负矩阵分解的高光谱解混系统，2017SR405878，2017.7.27，国家版权局[软件著作权] ，排名1/1。
7. 基于在线距离度量学习与权重化直方图表示的视频跟踪系统，2017SR736850， 2017.12.27，国家版权局[软件著作权] ，排名1/1。
8. 基于核稀疏目标表示的视频跟踪系统，2019SR**， 2019.10.31，国家版权局[软件著作权] ，排名1/1。