基本信息

宁欣  博士 青年研究员


人工智能与高速电路实验室 副主任

智慧出行AI视觉联合实验室 主任

电子邮件: ningxin[at]semi[dot]ac[dot]cnl

通信地址: 北京市海淀区清华东路甲35号中科院半导体所
招贤纳士:研究生(优先考虑退伍士兵计划学生)、联合培养学生、实习生

个人简介

IEEE/CCF/CAAI/CSIG高级会员,入选2022年全球2%顶尖科学家榜单,IEEE TIPIEEE TNNLSIEEE TMMIEEE TGRSIEEE TCSVTPattern Recognition、计算机学报等国内外知名期刊或会议发表论文100余篇,其中第1或通讯作者发表论文60余篇, 其中,3篇论文入选ESI热点,10篇论文入选ESI高被引,谷歌学术H指数30+。授权国家发明专利20余项,撰写英文专著1部。担任CSIG视觉大数据专委会委员、CSIG多媒体专委会委员、CAAI青工委委员。担任IEEE HPBD&IS 2021Edutainment & Metaverse 2022HDIS 2022ICCD2023国际会议的Publication Chair。担任Elsevier 出版社 Information Fusion(中科院1区)期刊的领域主编,担任IEEE TCSVT(中科院1区)、Pattern Recognition(中科院1区)、Signal Processing(中科院2区)期刊的编委,担任IEEE TCE、Image and Vision Computing、电子学报等多个高水平期刊的客座编辑。主持国家自然科学基金青年、面上、北京市基金等项目。获中国电子学会科技进步二等奖,获半导体所首届青年创芯奖一等奖,入选半导体所青年研究员计划。本人或指导学生获国内外人工智能算法竞赛冠军18余项。

招生要求

需要有扎实的数理基础、较好的编程能力英语读写能力,具备科研的浓厚兴趣较强的自主学习、与人合作能力,并追求高水平学术实用性科研的理想。导师和课题组会对因材施教,全力培养优秀的研究生。

近年来,研究组每年均有学生发表高水平论文或获得行业竞赛奖项,有的学生在研一就做出了出色的成果。

研究毕业学生就职于谷歌华为、BAT知名企业及海内外高校科研院所

联合实验室环境提供了真实企业实践环境,充分锻炼学生动手能力!欢迎报考!


招生方向

仿生形象认知计算理论

2D/3D视觉算法

神经网络算法加速与优化
面向智能座舱的多模态信息处理

教育与工作经历

2024-02~至今, 中国科学院半导体研究所, 实验室副主任

2023-06~至今, 中国科学院半导体研究所, 青年研究员

2020-09~2023-06, 中国科学院半导体研究所, 副研究员

2017-07~2020-09,中国科学院半导体研究所, 助理研究员

2012-09~2017-07,中国科学院大学, 硕博连读


社会兼职

期刊编委

Information Fusion 中科院1区Top, 影响因子18.6

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 中科院1区Top, 影响因子8.4

Pattern Recognition 中科院1区Top,影响因子8.0

Alexandria Engineering Journal 中科院2区Top,影响因子6.0

Signal Processing 中科院2区, 影响因子4.0

学会

IEEE(美国电气与电子工程师协会 )高级会员

CCF(中国计算机学会) 高级会员

CAAI(中国人工智能学会)高级会员

中国图形图像学会多媒体专委会 委员

中国图形图像学会三维视觉专委会 委员

中国图形图像学会视觉大数据专委会 委员

中国人工智能学会青工委 委员

发表论文

1)  X. Ning, W. Tian, F. He, et al. Hyper-sausage coverage function neuron model and learning algorithm for image classi cation, Pattern Recognition, 2023. (中科院一区、ESI高被引、2023最佳论文)

2)   X. Ning, Z. Yu, L. Li,et al.  Differentiable rendering-based multi-view Image-Language Fusion for zero-shot 3D shape understanding, Information Fusion, 2024. (中科院一区)

3)   X. Ning, W. Tian, Z. Yu, et al. HCFNN: High-order Coverage Function Neural Network for Image Classification, Pattern Recognition, 2022. (中科院一区ESI高被引

4)   X Ning, W Li, B Tang and H He"BULDP: Biomimetic Uncorrelated Locality Discriminant Projection for Feature Extraction in Face Recognition ", IEEE Transactions on Image Processing, 2018, 27(5), 2575-2586. (中科院一区)

5)   X. Ning, F He, W Li, et al,. ICGNet: An intensity-controllable generation network based on covering learning for face attribute synthesisInformation Sciences2024.(中科院一区)

6)   X. Ning, K. Gong, W. Li, et al,. Feature Refinement and Filter Network for Person Re-identification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020. (中科院一区、ESI高被引)

7)   Z. YuX. Ning*, et al,. Pedestrian 3D Shape Understanding for Person Re-Identification via Multi-View Learning, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024. (唯一通信,中科院一区)

8)    C. WangX. Ning*, et al,. 3D Person Re-identification Based on Global Semantic Guidance and Local Feature Aggregation, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024. (唯一通信,中科院一区)

9)   C. Wang, X Ning*, L Sun, et al,. Learning Discriminative Features by Covering Local Geometric Space for Point Cloud Analysis, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. (唯一通信,ESI高被引、中科院一区)

10)   宁欣,田伟娟,于丽娜,李卫军. 面向小目标和遮挡目标检测的脑启发CIRA-DETR全推理方法, 计算机学报45(10),2022.CCF A类中文顶刊)


授权发明专利

1)一种图像分类方法、装置及设备,公告号:CN111476310B

2)卷积胶囊层的构建方法和多视角图像的分类方法及装置,公告号:CN111507410B

3)一种人脸跟踪方法和系统,公告号:CN109033955B

4)一种人脸面部图像定量分析系统及方法,公告号:CN109730637B

5)梯度增强型Softmax分类器、训练信号产生方法及其应用,公告号:CN110533107B 

6)一种人脸图像的质量判定方法,公告号:CN108537787B

7)一种自动描绘人脸线条画的方法,公告号:CN106485765B

8)一种人脸活体检测方法及系统,公告号:CN105023010B 

9)人脸关键点定位模型的训练方法、装置及关键点定位方法,公告号:CN110334587B 

10)行人重识别模型优化处理方法、装置和计算机设备,公告号:CN 111860147B


毕业与在读学生信息

指导学生(包括与其他老师联合指导)

姜丽敏 硕士研究生  080902-电路与系统 

赵荣峰 硕士研究生  080902-电路与系统 

严肃 硕士研究生  080902-电路与系统 

松松 硕士研究生  085208-电子与通信工程  

冉航  博士研究生  080902-电路与系统  

余在洋  博士研究生  080902-电路与系统 


已毕业学生(包括与其他老师联合指导):

路亚旋  博士研究生  080902-电路与系统  

张亚坤  博士研究生  080902-电路与系统 

王昌硕  博士研究生  080902-电路与系统