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                              • 張健

                              • 職稱:助理教授
                              • 電話:0755-26034053 (辦公室:A309)
                              • Email:zhangjian.sz@pku.edu.cn; zhangjian@pkusz.edu.cn
                              • 個人主頁:https://jianzhang.tech/ (查看最新招生及科研信息)
                              研究方向:1、多媒體信息智能處理 2、深度神經網絡設計 3、計算機視覺

                              導師與研究領域、方向:

                              張健,博士,北京大學信息工程學院助理教授,博士生導師,深圳市海外高層次人才。哈爾濱工業大學數學與應用數學理學學士、計算機科學與技術工學碩士及計算機應用工學博士,并分別在北京大學、香港科技大學和沙特國王科技大學做博士后訪問研究。

                              研究方向為多媒體信息智能處理與深度神經網絡設計。已在TIP、TCSVT、TMM、CVPR、DCC等高水平國際期刊和會議上發表SCI/EI收錄論文50余篇。個人Google學術檢索引用已超過1900次,其中單篇最高引用超過390次。獲得國際期刊IEEE MultiMedia 2018最佳論文獎,哈爾濱工業大學第十七屆優秀博士學位論文,2015年度ACM中國哈爾濱分會優秀博士論文獎,2011年度本領域重要國際會議IEEE VCIP最佳論文獎以及2015年度IEEE VCIP最佳學生論文獎。目前被邀請擔任包括TPAMI和TIP等16個國際期刊的審稿人以及擔任CVPR、ECCV、NIPS、ACCV、AAAI、ICML等國際會議PC成員。

                              歡迎優秀的本科生和碩士生保送和報考北京大學信息工程學院的碩士和博士研究生,課題組博士后職位也已開放,更多招生、實習以及科研最新信息請查看個人主頁 https://jianzhang.tech/

                              近年來有代表性的文章:

                              1. Jian Zhang, Debin Zhao, Wen Gao. Group-based Sparse Representation for Image Restoration. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 23, no. 8, pp. 3336-3351, Aug. 2014. (SCI, 圖像處理領域頂級期刊,2018影響因子:6.79,Google Scholar引用391次)

                              2. Jian Zhang, Debin Zhao, Ruiqin Xiong, Siwei Ma, Wen Gao. Image Restoration Using Joint Statistical Modeling in a Space-Transform Domain. IEEE Transactions on Circuits Systems and Video Technology (TCSVT), vol. 24, no. 6, pp. 915-928, Jun. 2014. (SCI, 視頻處理領域頂級期刊,2018影響因子:4.046,Google Scholar引用126次)

                              3. Jian Zhang, Debin Zhao, Chen Zhao, Ruiqin Xiong, Siwei Ma, Wen Gao. Image Compressive Sensing Recovery via Collaborative Sparsity. IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems (JETCAS), vol. 2, no. 3, pp. 380–391, Sep. 2012. (SCI, 信號處理領域知名期刊,2018影響因子:3.433,Google Scholar引用117次)

                              4. Jian Zhang, Chen Zhao, Debin Zhao, and Wen Gao. Image Compressive Sensing Recovery Using Adaptively Learned Sparsifying Basis via L0 Minimization. Signal Processing (SP), vol.103, pp. 114-126, Oct. 2014. (SCI, 信號處理領域知名期刊,2018影響因子:4.086,Google Scholar引用102次)

                              5. Jian Zhang, Ruiqin Xiong, Chen Zhao, Yongbing Zhang, Siwei Ma, Wen Gao. CONCOLOR: COnstrained Non-COnvex LOw-Rank Model for Image Deblocking. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 25, no. 3, pp. 1246-1259, Mar. 2016. (SCI, 圖像處理領域頂級期刊,2018影響因子:6.79,Google Scholar引用56次)

                              6. Jian Zhang, Bernard Ghanem. ISTA-Net: Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Jun. 2018. (EI, 計算機視覺與模式識別領域頂級國際會議,Google Scholar引用74次)

                              7. Chen Zhao, Jian Zhang, Siwei Ma, Xiaopeng Fan, Yongbing Zhang, Wen Gao. Reducing Image Compression Artifacts by Structural Sparse Representation and Quantization Constraint Prior. IEEE Transactions on Circuits Systems and Video Technology (TCSVT), vol. 27, no. 10, pp. 2057-2071, Oct. 2017. (SCI, 視頻處理領域頂級期刊,2018影響因子:4.046,Google Scholar引用33次)

                              8. Yang Liu, Mengxi Guo, Jian Zhang, Yuesheng Zhu, Xiaodong Xie. A Novel Two-stage Separable Deep Learning Framework for Practical Blind Watermarking. ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2019), Oct. 2019. (EI, 多媒體領域頂級國際會議,Google Scholar引用1次)

                              9. Qilin Sun, Jian Zhang, Xiong Dun, Bernard Ghanem, Yifan Peng, Wolfgang Heidrich. End-to-End Learned, Optically Coded Super-resolution SPAD Camera. ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 39, no. 2, Jan. 2020. (SCI, 多媒體領域頂級期刊,2018影響因子:6.495)

                              10. Jian Zhang, Chen Zhao, Wen Gao. Optimization-Inspired Compact Deep Compressive Sensing. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (JSTSP), DOI 10.1109/ JSTSP.2020.2977507, Feb. 2020. (SCI, 信號處理領域頂級期刊,2018影響因子:6.688)

                              開設課程:

                              1、《計算機視覺》(選修)

                              2、《算法分析與復雜性理論》(必修)

                              主持/參與的主要科研項目:

                              1、優化啟發下可解釋深度神經網絡及其在圖像重建中應用

                              2、基于壓縮感知理論的圖像采樣、編碼和重建研究

                              3、基于內容分析的高效視頻編碼

                              對計劃招收研究生的基本要求:

                              1、專業范圍:計算機科學技術、數學、電子信息技術、其他相關學科;

                              2、外語/數學能力:英語六級;

                              3、研究/開發能力:熟練的程序設計能力,具有一定的探索能力和創新精神;

                              4、其他要求:對做科研工作有熱情、有興趣。

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