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东华大学计算机科学与技术学院导师教师师资介绍简介-陈昭(讲师)
本站小编 Free考研考试/2021-01-16
陈昭
基本情况:
女,讲师,计算机软件与理论系
硕士生导师,博士生副导师
教育背景:
复旦大学 电路与系统专业 博士(直博)
复旦大学 电子信息科学与技术专业 学士
研究方向:
人工智能,图像处理(Research Website CLICK HERE)
讲授课程:
人工智能导论,机器学习(全英文),Web技术与XML技术,专业英语
近期主持的科研项目:
(1) 国家自然科学基金青年项目(名称:基于正则化张量表达模型的时变高光谱遥感图像变化检测研究,编号:**,主持)
(2) 上海市教育委员会 上海市教育发展基金会“晨光计划”(名称:基于弱监督学习网络的数字病理切片智能分析,编号:18CG38,主持)
(3) 上海市科学技术委员会“扬帆计划”(名称:基于低秩稀疏表达的时变高光谱图像变化检测,编号:17YF**,主持)
(4) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(编号:17D111206,主持)
(5) 上海市气象科学研究所委托项目(名称:基于深度学习的台风定强算法的研究与开发,主持)
(6) 上海衡道医学病理诊断中心委托项目(名称:数字病理图像智能分析,主持)
(7) 国家重点研发计划项目子课题(编号:2017YFB**,参与)
近几年的论著、专利:
(1) 已发表或录用的论文(*表示本人为通讯作者):
1) Nonlinear endmember identification for hyperspectral imagery via hyperpath-based simplex growing and fuzzy assessment. Bin Yang, Zhao Chen*, Bin Wang. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2020: 351-366 (SCI, EI).
2) Spectrally-Spatially Regularized Low-Rank and Sparse Decomposition: A Novel Method for Change Detection in Multitemporal Hyperspectral Images. Zhao Chen,Bing Wang. Remote Sensing. 2017, 9(10), 1044: 1-21(SCI, EI).
3) Spectral-spatial classification based on affinity scoring for hyperspectral imagery. Zhao Chen,Bing Wang. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016, 9 (6): 2305-2320 (SCI, EI).
4) Semisupervised spectral-spatial classification of hyperspectral imagery with affinity scoring. Zhao Chen, Bin Wang. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2015, 12 (8): 1710-1714 (SCI, EI).
5) Fusion of hyperspectral and multispectral images: a novel framework based on generalization of pan-sharpening methods. Zhao Chen, Hanye Pu, Bin Wang, Geng-Ming Jiang. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2014, 11 (8): 1418-1422 (SCI, EI).
6) Spectral-spatial classification for hyperspectral imagery: a novel combination method based on affinity scoring. Zhao Chen, Bing Wang. Science China Information Sciences. 2016, 59 (10): 102313:1-102313:13 (SCI, EI).
7) Dimensionality reduction and classification based on lower rank tensor analysis for hyperspectral imagery. Zhao Chen, Bing Wang, Li-Ming Zhang. Journal of Infrared and Millimeter Waves. 2013, 32 (6): 569-575 (SCI, EI).
8) Constrained least squares algorithms for nonlinear unmixing of hyperspectral imagery. Hanye Pu, Zhao Chen, Bin Wang, Wei Xia. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2015, 53 (3): 1287-1303 (SCI, EI).
9) A novel spatial–spectral similarity measure for dimensionality reduction and classification of hyperspectral imagery. Hanye Pu, Zhao Chen, Bin Wang, Gengming Jiang. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2014, 52 (11): 7008-7022 (SCI, EI).
10) Multitemporal hyperspectral image change detection by joint affinity and convolutional neural networks. Zhao Chen, Feng Zhou. MultiTemp 2019 (EI).
11) A semisupervised deep learning framework for tropical cyclone intensity estimation. Guangchen Chen, Zhao Chen*, Feng Zhou, Xingxing Yu, He Zhang, Lingyun Zhu. MultiTemp 2019 (EI).
12) A tensor network for tropical cyclone wind speed estimation. Xingxing Yu, Zhao Chen*. IGARSS 2019.
13) Region-based convolutional neural networks for profiled fiber recognition. Zhao Chen, Xinxin Wang, Yuxin Zheng, Yan Wan. ICALIP 2018 (EI).
14) Cyclone intensity estimation using multispectral imagery from the FY-4 satellite. Zhao Chen, Xingxing Yu, Guangchen Chen, Junfeng Zhou. ICALIP 2018 (EI).
15) Multi-Dimensional Regression for Colour Prediction in Pad Dyeing. Zhao Chen, Chengzhi Zhou, Yijun Zhou, Lingyun Zhu, Ting Lu and Guohua Liu. ICCCS 2018 (EI).
16) Change detection in hyperspectral imagery based on spectrally-spatially regularized low-rank matrix decomposition. Zhao Chen, Bin Yang, Bin Wang, Guohua Liu, Wei Xia. IGARSS 2017 (EI).
17) Semisupervised hyperspectral image classification based on affinity scoring. Zhao Chen, Bin Wang, Yubin Niu, Wei Xia, Jian Qiu Zhang, Bo Hu. IGARSS 2015, 4967-4970 (EI).
18)Fiber image classification using convolutional neural network. Xinxin Wang, Zhao Chen*, Guohua Liu, Yan Wan. ICSAI 2017 (EI).
19) Deep convolutional networks with superpixel segmentation for hyperspectral image classification. Jiayan Cao, Zhao Chen, Bin Wang. IGARSS 2016, 3310 - 3313 (EI).
20) Graph-based deep convolutional networks for hyperspectral image classification. Jiayan Cao, Zhao Chen, Bin Wang. IGARSS 2016, 3270 – 3273 (EI).
(2) 已申请的国家发明专利(本人为第一申请人):
1) 基于低秩分解和空谱约束的高光谱图像时变特征提取方法
2) 基于地物类别隶属度评分的高光谱遥感图像半监督分类方法
3) 高光谱遥感图像空谱结合分类框架下的基于地物类别隶属度评分的合并方法
4) 一种基于分块低秩张量分析的高光谱图像降维和分类方法
主要社会任职:
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters等国际权威期刊审稿人.
国际交流与合作:
IGARSS 2017, Fort Worth, Texas, U.S.
IGARSS 2019, Yokohama, Japan.
联系方式:
邮箱:chenzhao@dhu.edu.cn
办公室:1号学院楼104室
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