张海波

职称副教授/博士(后)/硕士研究生导师


个人简介:

陕西宝鸡人,本科毕业于西北工业大学电子信息学院,硕士和博士均毕业于西北大学信息科学与技术学院。目前为西北大学信息科学与技术学院副教授,在职博士后,西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心技术骨干。

主要研究领域:统计机器学习与深度感知理论,颅骨颅面形态学分析、破损文物虚拟复原以及医学影像分析等人工智能交叉应用。

目前招生专业:

软件工程(学硕): 2名/年;

软件工程(专硕): 2名/年;

E-mail: zhanghb@nwu.edu.cn;    

QQ: 147375689

欢迎对相关研究方向感兴趣的同学积极加入,要求能吃苦钻研,善于思考,在数学,英语,编程等方面具有扎实的基本功。


教学情况:

讲授本科生课程:

《线性代数》、《概率论与数理统计》、《工程数学》、《大数据挖掘与统计学习》与《大数据分析实践》等。

讲授研究生课程:

《可视化技术(可视化基础章节)》、《大数据理论与技术(医学影像分析专题)》、《空间数据结构(文物复原专题)》及《组合数学(部分章节)》等。

承担本科生毕业设计、本科生班主任、学术导师、研究生指导工作。

信息学院“信息数学”课程团队成员;

信息学院“工程数学”课程教学团队负责人;


教学成果:

第二届信息学院“课程思政”比赛第一名;

获评2023年度校级优秀硕士学位论文指导教师;

指导本科生获第16届中国计算机设计大赛国赛决赛一等奖1项;

指导本科生获第14届中国计算机设计大赛国赛决赛三等奖1项;

指导研究生获第18届研究生电子竞技大赛西北赛区一等奖1项;

指导研究生获第17届研究生电子竞技大赛西北赛区二等奖1项;

指导研究生获第17届研究生电子竞技大赛西北赛区三等奖1项;

指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于深度自编码器的早期肿瘤快速检测》结题优秀;

指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于深度网络的玉米害虫识别方法研究》结题优秀;

指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于区块链的知识产权保护系统》结题优秀;

指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于爬虫的京东评论情感分析与可视化系统》结题;

指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于机器学习的图像拼接系统设计与实现》结题;


公共服务:

2017.11-2019.3  信息学院 教学秘书;

2020.9 - 至今   软件工程系 副主任;


科研情况:

主持完成国家自然科学基金青年项目一项,陕西省自然科学基金青年项目一项,先后参与国家自然科学基金项目五项。


学术成果:

论文

1. 面向青花瓷碎片图像的U-NET++拼接网络,计算机辅助设计与图形学学报,2024;

2. RCFI-Net: A Reliable Correspondences Evaluation and Deep Feature Interaction Network for Point Cloud Registration,Applied Soft Computing2024.(中科院一区,TOP);

3. A Novel Deep Neural Network Framework with Multitask and Multiview Cross-Attention for Sex and Ethnicity Identification of Unknown Skulls,Pattern Recognition,2024.(中科院一区,TOP);(undergo revision);

4. LBCapsNet: A Lightweight Balanced Capsule Framework for Image Classification of Porcelain Fragments, Heritage Science,2024.(中科院一区,TOP);(undergo revision);

5. UL-Phys:Ultra Lightweight Remote Physiological Measurement in Facial Videos Based on Unsupervised Learning, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics2024.(中科院二区,TOP);(undergo revision);

6. Industrial Computed Tomography for Three-Dimensional Cultural Relic Model Reconstruction based on L1-αL2+TV Norm Minimization,Measurement2023,(中科院二区TOP);

7. OPK_SNCA: Optimized prior knowledge via sparse non-convex approach for cone-beam X-ray luminescence computed tomography imaging [J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2022. (中科院二区);

8. Multi-core accelerated simulation of x-ray projection based on Unigraphics NX model,Concurrency And Computation: Practice And Experience.2022;

9. Fast algorithm for Joseph’s forward projection in iterative computed tomography reconstruction,Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing98, 2022;

10. A Novel Compression Framework of the Dense Point-cloud Model for Cultural Heritage Artifacts [J]. Multimedia Tools and Applications.2021;

11. An Adaptive Shrinking Reconstruction Framework for Cone-Beam X-Ray Luminescence Computed Tomography [J]. Biomedical Optics Express. 2020. (中科院二区);

12. Classification of EEG Signals for Epileptic Seizures Using Feature Dimension Reduction Algorithm based on LPP [J]. Multimedia Tools and Applications.2020;

13. Skull Sex Estimation Based on Wavelet Transform and Fourier Transform [J]. BioMed Research International., 2020,8608209:1-10;

14. A fast reconstruction method of the dense point-cloud model for cultural heritage artifacts based on compressed sensing and sparse auto-encoder [J].Optical and Quantum Electronics, 2019.vol.51(10),pp.1-16;

15. 层次优化的颅骨点云配准 [J].光学精密工程.2019,27(12):2730-2739;

16. Sparse non-convex Lp regularization for cone-beam X-ray luminescence computed tomography [J]. Journal of Modern Optics, 2018,65(19):2193-2204;

17. Performance Evaluation of the Simplified Spherical Harmonics Approximation for Cone-beam X-ray Luminescence Computed Tomography Imaging [J]. Journal of Innovative Optical Health Sciences., 2017,10(6):175005;

18. Combined Multi-Spectrum and Orthogonal Laplacianfaces for Fast CB-XLCT Imaging with Single-View Data[J]. Optical Review. 2017,24(6):693-704;

19. Fast and Robust Reconstruction for Fluorescence Molecular Tomography via L1-2 Regularization[J]. BioMed Research International., 2016,5065216:1-9.

20. X射线发光断层成像中笔束与锥束激发性能的对比[J].光学精密工程.2016,5(24):986-992;

专利

1. 一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法,(授权, 202111245398.1);

2. 一种优化区域知识先验的稀疏角CB-XLCT成像方法,(授权, 202110429169.9);

3. 一种混合范数的文物锥束CT重建方法;

4. 一种基于几何Transformer和高斯混合模型的三维点云配准方法;

5. 一种基于特征交互和可靠对应关系估计的三维点云配准方法;

6.  基于双重注意力机制特征提取的深度高斯混合模型颅骨配准方法;

7.  一种基于无监督网络框架的文物点云模型去噪方法;

8.  结合无监督学习与数据自增强的文物碎片点云分类方法;

9.  一种压缩感知矢量几何模型的压缩及恢复方法,(授权).


其他信息

全国研究生教育评估监测专家库专家(硕士学位论文评审)、西安市科技专家库专家、中国计算机学会会员、中国人工智能学会会员、陕西省计算机学会会员。

国家自然科学基金委通信评议专家。

Neural Networks》、《Biomedical Optics Express,《Journal of modern optics,《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,《 Optical and Quantum Electronics,《Computer Methods and Programs in Biomedicine》、《光学学报》、《光学精密工程》以及《计算机应用研究》等期刊审稿人


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