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西安电子科技大学人工智能学院导师教师师资介绍简介-张向荣
本站小编 Free考研考试/2021-07-10
基本信息
张向荣 教授 博士生导师
博士学科:电路与系统
硕士学科:电路与系统
工作单位:人工智能学院
联系方式
通信地址:西安电子科技大学224信箱
电子邮箱:xrzhang@mail.xidian.edu.cn
办公电话:**
办公地点:西安电子科技大学主楼II-409
个人简介
1999年 获西安电子科技大学学士学位
2003年 获西安电子科技大学硕士学位
2006年 获西安电子科技大学博士学位
2008年 晋升为副教授
2008-2010 英国贝德福德大学博士后
2013年 晋升为教授
2015-2016 麻省理工学院(MIT),计算机与人工智能实验室 Visiting Scientist (MIT资助)
IEEE高级会员,IEEE GRSS西安分会副主席,IEEE计算智能协会(CIS)西安分会秘书,视觉大数据专委会委员,智能科学国际会议(ICIS 2017)程序委员会委员。教育部创新团队骨干成员,国家’111’创新引智基地副主任。2012年入选西电“优秀青年教师支持计划”,2014年入选西电首届“华山****”菁英人才计划,2013年入选教育部"新世纪"优秀人才支持计划,2017年入选“青年****”。
主要研究方向
遥感影像处理与理解、模式识别、机器学习
基本信息
张向荣 教授 博士生导师
博士学科:电路与系统
硕士学科:电路与系统
工作单位:人工智能学院
联系方式
通信地址:西安电子科技大学224信箱
电子邮箱:xrzhang@mail.xidian.edu.cn
办公电话:**
办公地点:西安电子科技大学主楼II-409
个人简介
1999年 获西安电子科技大学学士学位
2003年 获西安电子科技大学硕士学位
2006年 获西安电子科技大学博士学位
2008年 晋升为副教授
2008-2010 英国贝德福德大学博士后
2013年 晋升为教授
2015-2016 麻省理工学院(MIT),计算机与人工智能实验室 Visiting Scientist (MIT资助)
IEEE高级会员,IEEE GRSS西安分会副主席,IEEE计算智能协会(CIS)西安分会秘书,视觉大数据专委会委员,智能科学国际会议(ICIS 2017)程序委员会委员。教育部创新团队骨干成员,国家’111’创新引智基地副主任。2012年入选西电“优秀青年教师支持计划”,2014年入选西电首届“华山****”菁英人才计划,2013年入选教育部"新世纪"优秀人才支持计划,2017年入选“青年****”。
主要研究方向
遥感影像处理与理解、模式识别、机器学习
科学研究
主持科研项目:
重点实验室基金,基于深度学习的遥感影像变化检测,2020.1-2021.12
陕西省重点研发计划,基于弱监督语义嵌入生成对抗网络的城市智能感知技术研究,2019.01-2021.12
国家自然科学基金面上项目,基于语义嵌入生成对抗网络的高分辨率遥感影像内容理解与描述 2018.01-2021.12
部委项目,复杂环境下的目标检测与识别技术 2017.09-2020.12
部委项目,基于遥感影像的XXX环境判断和应用技术 2016.08-2020.12
部委项目,基于深度增强学习的大规模遥感数据中目标智能学习及演化规律分析 2016.08-2020.12
教育部“新世纪优秀人才支持计划”,高光谱遥感影像分析与理解 2014.01-2015.12
国家自然科学基金面上项目,基于稀疏感知学习的高光谱遥感影像分类 2013.01-2016.12
国家自然科学基金青年基金,半监督免疫谱聚类及其在SAR图像理解中的应用 2009.01-2012.12
教育部科学技术研究重点项目,基于Curvelet和稀疏核机器的复杂图像目标识别 2008.01-2010.12
陕西省自然科学基金青年基金,半监督并行谱聚类智能医学体绘制 2011.03-2013.04
陕西省留学人员科技活动项目择优资助经费,基于CS学习理论的半监督分类器设计及其应用研究 2012.01-2013.12
参与科研项目:
重大研究计划重点支持项目,稀疏认知下的遥感影像在轨变化检测与目标提取,2015.1-2019.12,第三完成人
十二五”*科研项目*, ,2011.06-2015.12,第三完成人
国家“863”计划,面向数字影像的智能空间挖掘技术 2008.01-2009.12,课题副组长
国家“863”计划,基于多尺度几何学习网络的复杂图像语义分析与理解, 2008.09-2010.08,课题副组长
研究成果简介
基于遥感影像的道路提取
针对道路目标在高分辨率遥感影像中的多尺度、遮挡、复杂背景等特性,挖掘其方向、空间结构先验,借助空-谱多尺度稀疏特征学习技术,实现遥感影像道路目标的区域提取;借助区域局部统计特性,实现道路边界的精确定位。借助深度学习模型,研究道路光谱,形态,几何特性的高层次特征表达,提高了高分辨率遥感影像道路提取的鲁棒性和准确性。特别是针对不同应用需求,在基于高分辨率遥感影像的道路检测、提取、建模方面取得了重要成果。
高光谱遥感影像分析与解译
遥感技术经过20世纪后半叶的发展,无论在理论上、技术上和应用上均发生了重大的变化。其中,高光谱图像技术的出现和快速发展无疑是这种变化中十分突出的一个方面。通过搭载在不同空间平台上的高光谱传感器,即成像光谱仪,在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域,以数十至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。在获得地表图像信息的同时,也获得其光谱信息,第一次真正做到了图谱合一。高光谱遥感图像解译技术主要包括:地物分类、解混、目标检测等。课题组在结构化空-谱稀疏特征表达、空-谱双视图半监督协同分类方面开展了系统深入的研究,取得了创新成果。
基于视频卫星的目标检测与跟踪
视频卫星是一种新型对地观测卫星,与传统的对地观测卫星相比,其最大的特点是可以对某一区域进行“凝视”观测,以“视频录像”的方式获得比传统卫星更多的动态信息,特别适于观测动态目标,分析其瞬时特性。连续的图像变化每秒超过24帧画面以上时,根据视觉暂留原理,看上去是平滑连续的视觉效果,这样连续的画面叫做视频。国外目前对视频卫星的帧速率指标并没有明确的限制,例如正在发展的美国静止轨道衍射成像系统能够拍摄1帧/秒视频,欧洲正在论证的静止轨道空间监视系统卫星“静止轨道监视系统”(GO-3S)能够拍摄5帧/秒视频,而美国已发射的天空卫星-1(Skysat-1)能够拍摄30帧/秒的视频。视频卫星通过一定时间间隔的时序图像组成视频,适于对动态目标进行分析,获得目标的速度和方向,这些重要信息从传统静态图像中难以获得。国内外正在积极研制的米级分辨率静止轨道光学成像卫星具备长时间视频拍摄能力,在海洋监视和环境监视领域有广阔的应用前景,能够对大型的动态军事目标进行检测。
学术专著
焦李成,张向荣,侯彪等. 智能SAR图像处理与解译, 科学出版社,2008.
焦李成,冯婕,刘芳,杨淑媛,张向荣,高分辨遥感影像学习与感知,科学出版社,2017
焦李成,公茂果,王爽,侯彪,刘芳,张向荣,周伟达,自然计算、机器学习与图像理解前沿,西安电子科技大学出版社,2008.
焦李成,周伟达,薄列峰,张莉,缑水平,刘芳,张向荣,智能目标识别与分类,科学出版社,2010.
张向荣,冯婕,刘芳,焦李成,模式识别,西安电子科技大学出版社,2020.
Xiangrong Zhang, Fang Liu, Feature Selection based on Immune Clonal Algorithm (Invited chapter for the book ‘Artificial Immune Systems and Natural Computing: Applying Complex Adaptive Technologies’), Idea Group Inc., USA, 2008.
学术论文
详细论文列表可参考:Google Scholar、DBLP。
Impact Factor 2017 Impact Factor 2017
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 4.942 IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 7.348
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 2.913 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 2.761
Information Sciences 4.832 Pattern Recognition 4.582
Applied Soft Computing 3.541 Remote Sensing 3.244
Neurocomputing 3.317 Signal Processing 3.110
Signal Processing: Image Communication 2.244 Knowledge and Information Systems 2.004
Xiaoxiao Ma, Xiangrong Zhang, Ning Huyan, Jing Gu, Xu Tang, and Licheng Jiao.“Background Representation Learning with Structural Constraint for Hyperspectral Anomaly Detection.” NEW IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021. Accept.【Paper】
Xiangrong Zhang, Xiaoxiao Ma, Ning Huyan, Jing Gu, Xu Tang, and Licheng Jiao. “Spectral-Difference Low-Rank Representation Learning for Hyperspectral Anomaly Detection.” NEW IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021. Accept.【Paper】
Xiangrong Zhang, Shouwang Shang, Xu Tang, Jie Fengand Licheng. Jiao, "Spectral Partitioning Residual Network with Spatial Attention Mechanism for Hyperspectral Image Classification,"NEW IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021. Accept.【Paper】【CODE】
Xiangrong Zhang, GuanchunWang, PengZhu, TianyangZhang, ChenLi and LichengJiao, "GRS-Det: An Anchor-Free Rotation Ship Detector Based on Gaussian-Mask in Remote Sensing Images,"NEW IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 59.4(2021): 3518-3531.【Paper】【CODE】
Tang Xu, Fanbo Meng, Xiangrong Zhang, Yiu-ming Cheung, Jingjing Ma, Fang Liu, and Licheng Jiao. "Hyperspectral Image Classification Based on 3D Octave Convolution with Spatial-Spectral Attention Network."IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020. Accept. 【CODE】
Liu Chao, Jingjing Ma, Tang Xu, Fang Liu, Xiangrong Zhang, and Licheng Jiao. "Deep Hash Learning for Remote Sensing Image Retrieval."IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020. Accept.【CODE】
Zhang, Jingyan, Xiangrong Zhang, Xu Tang, Puhua Chen, and Licheng Jiao. "Sketch-Based Region Adaptive Sparse Unmixing Applied to Hyperspectral Image."IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (2020). 【PDF】
Ma, Xiaoxiao, Xiangrong Zhang, Xu Tang, Huiyu Zhou, and Licheng Jiao. "Hyperspectral Anomaly Detection Based on Low-Rank Representation with Data-Driven Projection and Dictionary Construction."IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (2020).【PDF】
Liu, Fang, Xu Tang, Xiangrong Zhang, Licheng Jiao, and Jia Liu. "Large-Scope PolSAR Image Change Detection Based on Looking-Around-and-Into Mode."IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (2020).【PDF】
Gu, Jing, Licheng Jiao, Fang Liu, Xiangrong Zhang, Xu Tang, and Puhua Chen. "Multi-Feature Weighted Sparse Graph for SAR Image Analysis."IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 58.2 (2020): 881-891.【PDF】
Tang, Xu, Chao Liu, Jingjing Ma, Xiangrong Zhang, Fang Liu, and Licheng Jiao. "Large-Scale Remote Sensing Image Retrieval Based on Semi-Supervised Adversarial Hashing."Remote Sensing 11, no. 17 (2019): 2055.【PDF】
Zhang, Xiangrong, Wenkang Ma, Chen Li, Jie Wu, Xu Tang, and Licheng Jiao. "Fully Convolutional Network-Based Ensemble Method for Road Extraction From Aerial Images."IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (2019).【PDF】
Zhang, Xiangrong, Xin Wang, Xu Tang, Huiyu Zhou, Chen Li. "Description generation for remote sensing images using attribute attention mechanism." Remote Sensing 11.6 (2019): 612.【PDF】
Zhang, Xiangrong, Xiao Han, Chen Li, Xu Tang, Huiyu Zhou, Licheng Jiao. "Aerial Image Road Extraction Based on an Improved Generative Adversarial Network."Remote Sensing 11.8 (2019): 930. 【PDF】
Huyan, Ning, Xiangrong Zhang, Huiyu Zhou, and Licheng Jiao. "Hyperspectral Anomaly Detection via Background and Potential Anomaly Dictionaries Construction."IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 57.4 (2019): 2263-2276.【PDF】【CODE】.
Zhang, Xiangrong, Yujia Sun, Jingyan Zhang, Peng Wu, Licheng Jiao. "Hyperspectral unmixing via deep convolutional neural networks."IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters15.11 (2018): 1755-1759.【PDF】【CODE】
Zhang, Xiangrong, Chen Li, Jingyan Zhang, Qimeng Cheng, Jie Feng, Licheng Jiao, Huiyu Zhou. "Hyperspectral unmixing via low-rank representation with space consistency constraint and spectral library pruning."Remote Sensing10.2 (2018): 339.【PDF】
An, Jinliang, Xiangrong Zhang, Huiyu Zhou, and Licheng Jiao. "Tensor-based Low Rank Graph with Multi-Manifold Regularization for Dimensionality Reduction of Hyperspectral Image." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (2018). 【PDF】
An, Jinliang, Xiangrong Zhang, Huiyu Zhou, Jie Feng, and Licheng Jiao. "Patch Tensor-based Sparse and Low-rank Graph for Hyperspectral Images Dimensionality Reduction." IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (2018). 【PDF】
Zhang, Xiangrong, Zeyu Gao, Licheng Jiao, and Huiyu Zhou. "Multifeature Hyperspectral Image Classification With Local and Nonlocal Spatial Information via Markov Random Field in Semantic Space." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 56, no. 3 (2018): 1409-1424.【PDF】
Zhang, Xiangrong, Jingyan Zhang, Chen Li, Cai Cheng, Licheng Jiao and Huiyu Zhou. "Hybrid Unmixing Based on Adaptive Region Segmentation for Hyperspectral Imagery." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (2018).【PDF】
Zhang, Xiangrong, Chen Li, Jingyan Zhang, Qimeng Chen, Jie Feng, Licheng Jiao, and Huiyu Zhou. "Hyperspectral Unmixing via Low-Rank Representation with Space Consistency Constraint and Spectral Library Pruning." Remote Sensing 10, no. 2 (2018): 339.【PDF】
Zhang, Xiangrong, Yanjie Liang, Chen Li, Ning Huyan, Licheng Jiao, and Huiyu Zhou. "Recursive Autoencoders-Based Unsupervised Feature Learning for Hyperspectral Image Classification." IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 14, no. 11 (2017): 1928-1932.【PDF】
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Zhang, Xiangrong, Hao Yang, L. C. Jiao, Yang Yang, and Feng Dong. "Laplacian group sparse modeling of human actions." Pattern Recognition 47, no. 8 (2014): 2689-2701.【PDF】
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Song, Xiangfa, L. C. Jiao, Shuyuan Yang, Xiangrong Zhang, and Fanhua Shang. "Sparse coding and classifier ensemble based multi-instance learning for image categorization." Signal Processing 93, no. 1 (2013): 1-11.【PDF】
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Feng, Jie, Licheng Jiao, Tao Sun, Hongying Liu, and Xiangrong Zhang. "Multiple kernel learning based on discriminative kernel clustering for hyperspectral band selection." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 54, no. 11 (2016): 6516-6530.【PDF】
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Zheng, Yaoguo, Licheng Jiao, Ronghua Shang, Biao Hou, and Xiangrong Zhang. "Local Collaborative Representation With Adaptive Dictionary Selection for Hyperspectral Image Classification." IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 13, no. 10 (2016): 1482-1486.【PDF】
Feng, Jie, Licheng Jiao, Fang Liu, Tao Sun, and Xiangrong Zhang. "Mutual-information-based semi-supervised hyperspectral band selection with high discrimination, high information, and low redundancy." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 53, no. 5 (2015): 2956-2969.【PDF】
Sun, Tao, Licheng Jiao, Jie Feng, Fang Liu, and Xiangrong Zhang. "Imbalanced hyperspectral image classification based on maximum margin." IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 12, no. 3 (2015): 522-526.【PDF】
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Liu, Fang, Jie Wu, Lingling Li, Licheng Jiao, Hongxia Hao, and Xiangrong Zhang. "A Hybrid Method of SAR Speckle Reduction Based on Geometric-Structural Block and Adaptive Neighborhood." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 56, no. 2 (2018): 730-748.【PDF】
Wu, Jie, Fang Liu, Hongxia Hao, Lingling Li, Licheng Jiao, and Xiangrong Zhang. "A Nonlocal Means for Speckle Reduction of SAR Image With Multiscale-Fusion-Based Steerable Kernel Function." IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 13, no. 11 (2016): 1646-1650. 【PDF】
发明授权专利
部分授权发明专利
一种基于不相关性约束的低秩表示人体行为识别方法. ZL9.5
基于递归自动编码的高光谱特征学习方法. ZL4.7
基于结构先验低秩表示的高光谱图像解混方法. ZL1.9
一种基于分层稀疏判别特征学习的高光谱图像分类方法. ZL1.4
一种基于半监督字典学习的高光谱图像分类方法. ZL1.2
基于压缩谱聚类集成的高光谱图像分类方法. ZL5.9
一种基于多目标免疫克隆的高光谱图像分类和波段选择的方法. ZL2.2
基于量子粒子群算法的高光谱图像波段选择方法. ZL6.8
基于拉普拉斯正则组稀疏的人体行为识别方法. ZL2.5
基于低秩表示的人体行为识别方法. ZL1.3
基于均值漂移和组稀疏编码的高光谱图像空谱域分类方法. ZL0.X
基于低秩矩阵分解的SAR图像变化检测方法. ZL7.3
基于密度可达测度的半监督谱聚类SAR图像分割方法. ZL8.4
基于图的半监督高光谱遥感图像分类方法. ZL4.1
基于半监督维数约减的高光谱图像分类方法. ZL4.6
基于高斯过程分类器协同训练算法的高光谱图像分类方法. ZL4.8
谱聚类的SAR图像变化检测方法. ZL8.2
基于核标度切维数约简的合成孔径雷达图像目标识别方法. ZL4.4
基于多参数谱特征的合成孔径雷达图像目标识别方法. ZL9.2
基于稀疏最小二乘支撑向量机的SAR目标识别方法. ZL8.8
荣誉获奖
2011年入选陕西省优秀回国人员择优资助计划;
2012年入选西电“优秀青年教师支持计划”;
2013年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”;
2014年入选首批西电“华山****”菁英人才计划;
2017年入选“青年****”
所取得的科研成果获省部级一等奖5项,分别是:
[1] 智能图像理解的基础理论与方法研究, 教育部自然科学奖一等奖, 2009, 5/9
[2] SAR影像智能信息提取与目标识别, 陕西省科学技术奖一等奖, 2012, 8/11
[3] 多尺度核学习机理论及其在复杂目标识别中的应用, 陕西省科学技术奖一等奖, 2010, 8/11
[4] 进化计算理论、方法及其应用, 陕西省科学技术奖一等奖, 2008, 9/15
[5] 多尺度几何图像理论与应用, 陕西高等学校科学技术奖一等奖, 2009, 5/11
学生获奖
1.“鲁班七号”团队夺得京东JData算法大赛冠军
由实验室学生惠通、赵小文等组成“鲁班七号”团队运用XGBOOST、LightGBM等方法,以京东商城真实的用户、商品和行为数据为基础,构建用户购买商品的预测模型,输出高潜用户和目标商品的匹配结果,为精准营销提供高质量的目标群体,在众多参赛队伍中脱颖而出,勇夺冠军。
2017年5月,在实验室张向荣教授和吴建设教授的指导下,由惠通、赵小文等同学组成“鲁班七号”团队在京东Jdata算法大赛中获得冠军。
2.“探寻地球密码”天宫数据利用青年创新大赛冠军
由实验室学生张天扬,尚守望和高剑组成的队伍“XDU-IPIU”运用卷积神经网络,基于难例样本的数据扩充和模型融合等方法,以“天宫二号”获取的宽波段遥感影像和微波遥感影像为数据基础,进行基于智能算法的遥感影像场景分类。在418支队伍中脱颖而出,在宽波段遥感影像和微波遥感影像两个数据源中都获得了第一名的识别精度。
2018年12月17日,实验室张向荣教授和吴建设教授指导下,由张天扬,尚守望和高剑组成的队伍“XDU-IPIU”获得“探寻地球密码”天宫数据利用青年创新大赛的创新应用类冠军。
3.2019遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛多项奖项
由团队成员张金月,黄钟健,马睿妍组成的队伍获得2019遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛遥感视频目标跟踪赛道一等奖。
由团队成员张天扬、孙文亮组成的队伍获得2019遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛遥感图像目标检测赛道三等奖。
科研团队
团队教师
博士研究生
硕士研究生
课程教学
目前本人承担的教学任务:
本科课程:《模式识别》
研究生课程:《SAR图像处理与理解》
作为主讲人之一,《图像理解与计算机视觉》2011年获批"省级精品课程"。
招生要求
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关于研究生招生的信息:
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招生专业为国家重点学科’电路与系统’(全国排名第一)。
人数4-6人。
要求:热爱科研,主动性好。
良好的数学基础,熟练的英语读写能力,较好的程序设计基础与经验
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