基本信息

王楠楠，教授，博士生导师
博士学科：通信与信息系统
（计算机视觉/机器学习方向）
硕士学科：通信与信息系统
（计算机视觉/机器学习方向）
综合业务网理论及关键技术(ISN)国家重点实验室

联系方式
通信地址：西安市雁塔区太白南路二号西安电子科技大学北校区119信箱
电子邮箱：nnwang AT xidian.edu.cn
办公地点：老科技楼A505


个人简介
王楠楠，华山********，博士生导师，国家优秀青年基金获得者，综合业务网理论及关键技术国家重点实验室智能信息处理中心主任。在IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS等期刊和会议上发表论文100余篇，授权专利20余项，软件著作权3项，在申请专利10余项，入选中国科协青年人才托举工程、陕西省科协青年人才托举计划，获教育部自然科学一等奖、陕西省科学技术奖一等奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文、陕西省优秀博士学位论文等奖项。目前担任VALSE执行领域主席委员会副主席、资深领域主席（http://valser.org/），中国图象图形学学会学术工委委员、青年工作委员会执行委员，中国计算机学会多媒体专委会委员，中国人工智能学会模式识别专委会委员，中国图象图形学学会遥感图像专委会委员，陕西省电子学会图象图形工程专委会委员。
研究方向：计算机视觉 机器学习
课题组研究课题：
计算机视觉方向：底层视觉处理、图像跨域生成与身份识别、高效视频/图像超分辨率重建，
基于画像的照片生成，异质人脸识别等
视频内容分析与理解（行为识别、跨模态行人重识别、场景理解等）
机器学习方向： 数据的鲁棒性处理（噪声数据、少量标签数据或信息不完整数据等）
对抗攻击学习等
模型压缩与量化等


新闻

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基本信息

王楠楠，教授，博士生导师
博士学科：通信与信息系统
（计算机视觉/机器学习方向）
硕士学科：通信与信息系统
（计算机视觉/机器学习方向）
综合业务网理论及关键技术(ISN)国家重点实验室

联系方式
通信地址：西安市雁塔区太白南路二号西安电子科技大学北校区119信箱
电子邮箱：nnwang AT xidian.edu.cn
办公地点：老科技楼A505


个人简介
王楠楠，华山********，博士生导师，国家优秀青年基金获得者，综合业务网理论及关键技术国家重点实验室智能信息处理中心主任。在IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS等期刊和会议上发表论文100余篇，授权专利20余项，软件著作权3项，在申请专利10余项，入选中国科协青年人才托举工程、陕西省科协青年人才托举计划，获教育部自然科学一等奖、陕西省科学技术奖一等奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文、陕西省优秀博士学位论文等奖项。目前担任VALSE执行领域主席委员会副主席、资深领域主席（http://valser.org/），中国图象图形学学会学术工委委员、青年工作委员会执行委员，中国计算机学会多媒体专委会委员，中国人工智能学会模式识别专委会委员，中国图象图形学学会遥感图像专委会委员，陕西省电子学会图象图形工程专委会委员。
研究方向：计算机视觉 机器学习
课题组研究课题：
计算机视觉方向：底层视觉处理、图像跨域生成与身份识别、高效视频/图像超分辨率重建，
基于画像的照片生成，异质人脸识别等
视频内容分析与理解（行为识别、跨模态行人重识别、场景理解等）
机器学习方向： 数据的鲁棒性处理（噪声数据、少量标签数据或信息不完整数据等）
对抗攻击学习等
模型压缩与量化等


新闻

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科学研究
图像跨域重建（Low-Level Vision）：
图像/视频超分辨重建（1-bit，自然场景/遥感/医学）
异质人脸图像合成
图像风格化
视觉内容分析与理解：
图像跨域识别
行为分析与识别
异常检测（行为、缺陷等）
行人检索、重识别与分析等
机器学习：
对抗学习
模型压缩
带噪数据处理
本人承担项目
国家重大研发计划课题
国家自然科学基金优秀青年基金
国家自然科学基金面上项目
*科研项目*-教育部联合基金
其他企业研究所课题等

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Publications
Full List Publications
https://scholar.google.com/citations?user=SRBn7oUAAAAJ&hl=zh-CN

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荣誉获奖

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科研团队
教师：
彭春蕾 副教授
程德 副教授
朱明瑞 华山准聘副教授
博士研究生（按加入时间）：
辛经纬
刘德成
郝 毅
李航宇
姜馨蕊
李国璋
硕士研究生（按加入时间）：
杨玥颖
丁鑫棚
宫朝日
曲宏斌
姜英琪
曹大卫
周靖宇
周大为
李柯宇
程 坤
梁昌城
魏子凯
唐靖飞
孙 睿
吴子成
易 云
何 萧
宁艺熊
郭志领
陈昱坤
王小龙
苏治纲

本科实习生：
杨文昊（电子工程学院18级，2020.05至2021.06）
余旺博（通信工程学院17级，2020.09至2021.06）
刘璐（通信工程学院19级，2021.05至今）
许珈铭（计算机科学与技术学院19级，2021.05至今）
本科毕业设计（2020-2021年度）：
余旺博 通信工程学院
张曼怡 计算机学院
吴宇航 人工智能学院
何潇 机电工程学院
易云 机电工程学院
吴子成 电子工程学院
本组毕业生（按加入时间）：
博士毕业生及工作单位：
肖冰（2010届，陕西师范大学）
王楠楠（2015届，西安电子科技大学）
张声传（2016届，厦门大学）
张铭津（2017届，西安电子科技大学）
彭春蕾（2017届，西安电子科技大学）
Adeel Akram （2019届，徐州工学院）
朱明瑞 （2020届，西安电子科技大学）
曹兵 （2020届，天津大学）
马卓奇 （2020届，西安电子科技大学&日本国立情报学研究所）
硕士毕业生：
张杰伟（2012届，百度）
高亚欣（2013届，中电科技集团第54研究所）
任文君（2014届，360公司）
于昕晔 （2017届，大连恒鋭）
张宇航（2017届，华为）
孙雷雨（2017届，海康威视）
査文锦 （2018届，中电38所）
张玉倩 （2019届，小米）
实习生：
段志斌（通院15级通信工程，西电陈渤教授）
李宗健 (通院16级教改班，北理工雷达所)
李柯宇(通院16级教改班，西电ISN国重室)
张紫霄（通院16级12班，西电人工智能学院）
国孟昊（软件学院，清华大学胡事民教授直博）
宣舟（软件学院，哥伦比亚大学）
周远航（计算机学院，中国人民大学）
张少坤（计算机学院，厦门大学纪荣嵘教授）
滕尧（计算机学院，南京大学王利民教授）
夏晓波（通院16级，悉尼大学刘同亮教授）
张婧媛（计算机学院17级，阿里巴巴）
王禹淙（计算机学院17级，北京大学）
张曼怡（计算机学院17级，清华大学深研院袁春教授）
左辰宇（计算机学院18级，2020.08至2021.02）
段正鹏（电子工程学院18级，2020.05至2021.02）
钱辰涞（电子工程学院18级，2020.09至2021.02）
本科毕设：
李柯宇（2020届，保送本组硕士）
程 坤（2020届，保送本组硕士）
魏子凯（2020届，保送本组硕士）
梁昌城（2020届，保送本组硕士）
唐靖飞（2020届，保送本组硕士）
夏晓波（2020届，悉尼大学攻读博士学位）
龙衍鑫（2020届，保送中山大学）
周大为（2019届，保送本组硕士）
周靖宇（2019届，保送本组硕士）
林 帅（2019届，保送中山大学）
段志斌（2019届，保送西电硕士）
李存岩（2019届，保送）
杨玥颖（2018届，保送本组硕士）
陶政（2018届，保送上海交通大学）
王智康（2018届，保送西电电院）
孙龙（2018届，保送西电人工智能学院）
闫星宇（2018届，保送西电电院）
白杨（2017届，中科院大学攻读硕士）
吴郯（2017届，西电攻读硕士）
李琪琦（2017届，西电攻读硕士）
文笑梅（2016届，美国南加州大学攻读硕士）
苏卓（2016届，德国萨尔大学攻读硕士）
朱艳（2016届，台达集团（上海））
徐凯（2016届，中科院计算所攻读博士）
刘德成（2016届，保送本组硕士）
张玉倩（2016届，保送本组硕士）
郝毅（2016届，本组攻读硕士）
马卓奇（2015届，本组硕博连读）
彭春蕾（2012届，本组直接攻读博士）
任文君（2012届，本组攻读硕士）
张铭津（2011届，本组硕博连读）
高亚欣（2010届，本组攻读硕士）
樊凯（2009届，西安交通大学攻读硕士）

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课程教学
承担教学情况：
本科生，春季（必修课，专业基础课），线性代数
研究生，秋季（学术前沿课），图像合成与识别

曾经承担的教学任务：
2017年秋季：本科生，秋季（学院限选课），MATLAB
2015年秋季：F17XA (Mathmatics for Engineers and Scientists (I)), 助教(中英3+1合作办学，英文授课)
2016年春季：F17XB (Mathmatics for Engineers and Scientists (II)), 助教(中英3+1合作办学，英文授课)
2015年秋季：数字信号处理（双语），助教
2015年秋季：地理信息系统，助教

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招生要求
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关于博士研究生招生的信息（请与我提前邮件联系）：
数学基础扎实，入学前已经掌握如下基础理论：线性代数，高等数学，矩阵论，概率与统计
英语能够熟练的进行阅读和写作，听和说具备能够学习提高的信心
能够熟练的掌握一门程序设计语言（C++/Python/C/MATLAB，须有独立编程实现某一任务的经历）
获得硕士学位者额外补充：应在人工智能方向的会议或期刊上有论文发表
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
关于硕士研究生招生的信息（请与我提前邮件联系）：
在数学/编程/英语方面有特长（能够提供证明的材料或者当面展示）。
在研究生入学前掌握如下基础能力：Python+机器学习基础（包括Deep Learning基础，例如CNN、GAN相关知识）。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
关于本科生实习（请与我提前邮件联系）：
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
由于本组资源有限，联系实习时请提供能够反映个人学习能力的材料（编程基础、数学能力、英语能力）。基础能力要求：线性代数、概率论、英语能力（特别是阅读和写作能力），掌握任意一门基础编程语言（非硬件编程）。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
关于本科生毕设（请与我提前邮件联系）：
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
本科毕设题目选题者一般为已进入组内实习者（合作指导毕设除外）或本校推免生，其他学生勿扰。

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Profile
Professor
Dr. Nannan Wang
ISN State Key Laboratory, Xidian University

Contact Information
Email: nnwang AT xidian.edu.cn


Introduction
Nannan Wang，Professor. My major research interests focus on computer vision and machine learning, specially for heterogeneous image synthesis and recognition. He have published more than 90 papers on some top-tier journals and conferences such asIEEE TPAMI,IJCV,IEEE TIP,NeurIPS etc.
He and his students have obtained the ACM ICIMCS best student paper award (2016). He has been selected as the Young Elite Program from CAST. He has obtained the excellent PhD. thesis award from CAAIand Shaanxi Government, the First Class Prize for Science and Technology in Shaanxi Province and so on. I obtained my Ph. D degree from Xidian University under the supervisor of Prof. Xinbo Gao, China. He visited University of Technology, Sydnet from Sep. 2011 to Sep. 2013 under the supervisor of Prof. Dacheng Tao.
Academic Service
Journal Reviewer
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI)
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS)
IEEE Transactions on Image Processing (IEEE TIP)
IEEE Transactions on Cybernetics (IEEE TC)
IEEE Transactions on Information Forensics and Security (IEEE TIFS)
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (IEEE TCSVT)
IEEE Transactions on Vehicular Technology (IEEE TVT)
IEEE Transactions on Big Data (IEEE TBD)
IEEE Access
ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(ACM TIST)
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (ACM TKDD)
Pattern Recognition (PR)
Information Science (INS)
Neurocomputing (NEUCOM)
Signal Processing (SP)
Image and Vision Computing (IVC)
Pattern Recognition Letters (PRL)
Computational Statistics & Data Analysis (CSDA)
Computer Methods and Programs in Biomedicine (CMPB)
Journal of Visual Communications and Image Representation (JVCIR)
Economics and Statistics (ES)
Machine Vision and Applications (MVA)
Neural Processing Letters (NPL)
Pattern Analysis and Applications (PAAA)
Cognitive Computation (CC)
Signal, Image and Video Processing (SIVP)
Multimedia Systems (MMS)
...
Conference Program Members/Reviewer/Special Session Chair
Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2019
International Conference on Data Mining (ICDM), 2018
International Joint Conference on Artifical Intelligence (IJCAI), Stockolm, Sweden, 2018.
Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2018
International Joint Conference on Artifical Intelligence (IJCAI),Melborne, Australia, 2017.
IEEEInterneationalConference on Image Processing (IEEE ICIP), 2017.
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC), 2017
International Conference on Tools and Artificial Intelligence (ICTAI), 2017
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2016
International Conference on Tools and Artificial Intelligence, San Jose, United States,November,2016
International Conference on Pattern Recognition, Cancun, Mexico,December,2016
ACM International Conference on Multimedia, Brisbane, Australia,October,2015
International Conference on Tools and Artificial Intelligence, VietrisulMare, Italy,November,2015
International Conference on Pattern Recognition, Stockholm, Sweden,November,2014
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, San Diego, USA,October,2014
International Conference on Tools and Artificial Intelligence, Limassol, Cyprus,November,2014
International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering-GWC, Shanghai, Sep. , 2014
International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics, Wuhan, China,October,2014
International Conference on Tools and Artificial Intelligence, Washington DC, USA,November,2013
International Conference on Machine Learning and Applications, Florida, USA,December,2012
International Conference on Pattern Recognition, Tsukuba, Japan,November,2012
European Conference on Information Retrieval, Barcelona, Spain,April,2012
...

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From Reality to Perception: Genre-Based Neural Image Style Transfer
We introduce a novel thought for integrating artists perceptions on the real world into neural image style transfer process. Conventional approaches commonly migrate color or texture patterns from style image to content image, but the underlying design aspect of the artist always get overlooked. We want to address the in-depth genre style, that how artists perceive the real world and express their perceptions in the artwork. We collect a set of Van Goghs paintings and cubist artworks, and their semantically corresponding real world photos. We present a novel genre style transfer framework modeled after the mechanism of actual artwork production. The target style representation is reconstructed based on the semantic correspondence between real world photo and painting, which enable the perception guidance in style transfer. The experimental results demonstrate that our method can capture the overall style of a genre or an artist. We hope that this work provides new insight for including artists perceptions into neural style transfer process, and helps people to understand the underlying characters of the artist or the genre.
Genre-based style transfer results. The top row is real world photo, the bottom row is the stylized neural artworks based on reality-perception correspondence in Van Gogh’s style and cubism respectively
We have also released our dataset used in this paper [Downloadfrom China][Download Outside from China]
We collected 309 Van Gogh photo-style pairs and 34 cubism photo-style pairs. The Van Gogh-photo dataset consists of 309 Van Goghs painting and the semantically corresponding real world photo pairs. The cubismphoto dataset has 34 cubist painting and real world photo pairs. We choose these two genres on account of two reasons: Firstly, Van Goghs paintings and cubism artworks are commonly used as reference images in style transfer methods. Secondly, their paintings have distinctive genre characters, such as the bright colors in Van Goghs paintings and the broken geometry patches in cubism artworks.
Detail information can be found from ourIJCAI 2018 paper. If you are interested in this dataset or our work, please cite this paper as follows:
Zhuoqi Ma, Nannan Wang, Xinbo Gao, Jie Li.From Reality to Perception: Genre-Based Neural Image Style Transfer, in Proceedings ofof the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18), 2018, pp. 3491-3497.

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Papers
Full List Publications
https://scholar.google.com/citations?user=SRBn7oUAAAAJ&hl=zh-CN

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Team
Ph.D Students:

Master Students:

Interns:

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Teaching
Ph.D Students & Master Students: Image Synthesis and Recognition (Fall)
Undergraduate: Linear Algebra (Spring), MATLAB (Fall)

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Admission
Every year, I receive 1-2 Ph. D student and 5~6 master students. If you are interesting with my research, feel free to contact me via e-mail.