高隽 教授 博士生导师
高 隽 教授 博士生导师
电子邮箱:gaojun@hfut.edu.cn
个人主页:http://ci.hfut.edu.cn/2017/0904/c3994a72267/page.htm
教育部首批“新世纪人才计划”、中科院“百人计划”入选者、
GF973专家组成员,GF863-703领域专家
研究领域:图像处理与理解、模式识别、神经网络理论及应用、光电信息处理、智能信息处理。
主持项目:国家自然科学基金8项、国家863课题1项、GF863项目3项、GF863重点项目1项、GF973项目1项、国际合作项目3项。
获奖情况:安徽省自然科学二、三等奖各1项,安徽省科技进步三等奖1项,安徽省青年科技奖1项,“92'中国CT科技十大进展奖”,“亚洲CT科技十大进展奖”。
学术兼职:合肥工业大学学术委员会副主任、秘书长,安徽省高等学校首批建设科技创新团队带头人、安徽省学科优秀拔尖人才。
代表性作品:
[1] Xin Wang, Jun Gao, and Zhiguo Fan. Empirical corroboration of an earlier theoretical resolution to the UV paradox of insect polarized skylight orientation. Naturwissenschaften, 2014, 101(2): 95–103.
[2] Lianghai Wu, Jun Gao, Zhiguo Fan, Zhao Xie. How to get navigation information within patches of sky as insects do? A primitive orientation by skylight polarization maps. Proceedings of International Conference on Signal Processing Systems, 2010,V1: 1571-1575.
[3] Jun Gao, Zhao Xie and Xindong Wu. Generic object recognition with regional statistical models and layer joint boosting. Pattern Recognition Letters, 2007, 28(16): 2227-2237.
[4] 高隽,谢昭 著.《图像理解理论与方法》,北京:科学出版社,2009.10.
[5] 高隽 编著. 《人工神经网络原理及仿真实例》(第二版,北京:机械工业出版社,2007.2.
电子邮箱:gaojun@hfut.edu.cn
个人主页:http://ci.hfut.edu.cn/2017/0904/c3994a72267/page.htm
教育部首批“新世纪人才计划”、中科院“百人计划”入选者、
GF973专家组成员,GF863-703领域专家
研究领域:图像处理与理解、模式识别、神经网络理论及应用、光电信息处理、智能信息处理。
主持项目:国家自然科学基金8项、国家863课题1项、GF863项目3项、GF863重点项目1项、GF973项目1项、国际合作项目3项。
获奖情况:安徽省自然科学二、三等奖各1项,安徽省科技进步三等奖1项,安徽省青年科技奖1项,“92'中国CT科技十大进展奖”,“亚洲CT科技十大进展奖”。
学术兼职:合肥工业大学学术委员会副主任、秘书长,安徽省高等学校首批建设科技创新团队带头人、安徽省学科优秀拔尖人才。
代表性作品:
[1] Xin Wang, Jun Gao, and Zhiguo Fan. Empirical corroboration of an earlier theoretical resolution to the UV paradox of insect polarized skylight orientation. Naturwissenschaften, 2014, 101(2): 95–103.
[2] Lianghai Wu, Jun Gao, Zhiguo Fan, Zhao Xie. How to get navigation information within patches of sky as insects do? A primitive orientation by skylight polarization maps. Proceedings of International Conference on Signal Processing Systems, 2010,V1: 1571-1575.
[3] Jun Gao, Zhao Xie and Xindong Wu. Generic object recognition with regional statistical models and layer joint boosting. Pattern Recognition Letters, 2007, 28(16): 2227-2237.
[4] 高隽,谢昭 著.《图像理解理论与方法》,北京:科学出版社,2009.10.
[5] 高隽 编著. 《人工神经网络原理及仿真实例》(第二版,北京:机械工业出版社,2007.2.