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沈琳琳

沈琳琳

  • 计算机视觉研究所所长 教授
  • 人工智能系
  • 计算机视觉研究所
  • llshen@szu.edu.cn
  • 南校区计算机学院932

沈琳琳教授,上海交通大学学士、硕士,受英国政府海外研究奖学金资助在诺丁汉大学获得博士学位,博士期间获得“国家优秀自费留学生”奖励。现为深圳大学“鹏城学者”特聘教授、英国诺丁汉大学计算机学院荣誉教授、宁波诺丁汉大学计算机系兼职教授、澳门大学杰出访问学者;广东省教育厅中英合作视觉信息处理实验室主任、深圳大学计算机视觉研究所所长、深圳大学医学影像智能分析与诊断研究中心主任、华为公司计算机视觉算法顾问。研究方向主要为图像处理和模式识别,作为负责人连续主持4项国家自然科学基金项目,发表学术论文200余篇。

现为广东省高校千百十工程培养对象,深圳市高层次“地方领军人才”,深圳市海外高层次人才,深圳市十佳青年教师。2012、2017年获深圳市自然科学奖,2013年获广东省科学技术奖,2015年获中国电子学会科学技术奖。2010年获国际期刊《Image and Vision Computing》最多他引论文奖。开发的人脸识别算法曾获ICPR算法测试亚军,开发的细胞荧光图像分类算法连续获得IEEE ICIP 2013、ICPR 2016国际细胞图像分类算法大赛冠军。2015-2019连续5年被爱思维尔出版社评为计算机学科“中国高被引学者”。

研究领域

(1)深度学习、网络架构

研究ResNet,DenseNet,最新的网络架构以及Triplet, Center Loss, L2 loss以及结合手工特征的loss等改进loss函数,MobileNet, ShuffleNet, Low Rank Decomposition等网络加速方法,提高深度卷积网络的识别准确率和效率。

(2)人脸识别、分析

基于深度卷积网络的人脸识别、表情、年龄等属性识别方法及系统,以及基于人脸视频的人脸风格、是否抑郁等社会、心理状况分析。开发的人脸识别系统在深圳高交会、双创周、杭州G20和新疆安防广泛使用。

(3)人工智能医学图像分析

基于自己创建的交叉连接网络的HEp-2细胞识别分类算法,基于全卷积网络的细胞分割、大脑肿瘤区域分割,多尺度卷积网络的X光图像肺结节识别,多尺度DenseNet胃部病理切片肿瘤判读等等。

可为研究生提供的科研环境:

(1)优良的计算机硬件环境,含8块Tesla V100、P100,4块 Titan X GPU 深度学习工作站多台;

(2)有1000万人脸数据库,百万级肺部X光、CT、万级细胞病理图像、以及十万级服饰图像供使用训练;

(3)和高通、华为、大华、唯品会、雄帝等上市公司深入的企业合作,项目需求来自于企业,具有广泛应用前景,高薪工作offer;

(4)充足研究经费,提供有竞争力的生活补助。

招收研究生要求:

(1)踏实、勤奋、努力、上进、肯干

(2)热爱编程,具有良好的数学功底

(3)具有团队协作精神

计算机视觉研究所网页: http://cv.szu.edu.cn

最新发表论文

[1] Weicheng Xie, Linlin Shen*. Adaptive Weighting of Hand-crafted Feature Losses for Facial Expression Recognition. IEEE Transactions on Cybernetics, in press, 2019. (中科院1, IF 10.6)

[2] Yang Zhang, Menglin Cui, Linlin Shen* and Zhigang Zeng. Memristive Quantized Neural Networks A Novel Approach to Accelerate Deep Learning On-Chip. IEEE Transactions on Cybernetics, in press, 2019. (中科院1, IF 10.6)

[3] Sen Jia, Linlin Shen*, Jiasong Zhu, Qingquan Li. A 3-D Gabor Phase-Based Coding and Matching Framework for Hyperspectral Imagery Classification. IEEE Transactions on Cybernetics. Vol.48(4), pp.1176-1188, Apr. 2018. (中科院1, IF 10.6)

[4] Qiufu Li, Linlin Shen*. 3D Neuron Reconstruction in Tangled Neuronal Image with Deep Networks. IEEE Transactions on Medical Imaging,Vol.39 (2), pp. 425-435, Feb. 2020. (中科院1, IF 7.8)

[5]Yuexiang Li, Linlin Shen*, Shiqi Yu. HEp-2 Specimen Image Segmentation and Classification Using Very Deep Fully Convolutional Network. IEEE Transactions on Medical Imaging. Vol. 36 (7), pp.1561-1572,July, 2017. (中科院1, IF 7.8)   

[6]Weicheng Xie,Linlin Shen* and Jianming Jiang. A novel transient wrinkle detection algorithm and its application for expression synthesis, IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 19 (2), pp.279-292, Jan. 2017. (中科院1区, IF 3.9) 

[7] Sen Jia, Jie Hu, Yao Xie, Linlin Shen*, Xiuping Jia and Qingquan Li. Gabor cube selection based multitask joint sparse representation for hyperspectral image classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol.54(6), pp. 3174-3187, Apr. 2016. (中科院2, IF 3.5)

[8] Linlin Shen*, Xi Jia, Yuexiang Li. Deep cross residual network for HEp2 cell staining pattern classification. Pattern Recognition. 2018, 82(10), pp. 68-78. (中科院2区, IF 4.0)

[9]Xuechen Li, Linlin Shen*, Meixiao Shen*, Fan Tan and Conor, S. Qiu. Deep Learning Based Early Stage Diabetic Retinopathy Detection Using Optical Coherence Tomography, Neurocomputing, Vol. (369), pp.134-144, Dec. 2019. (中科院2区,IF4.0)

[10]Jianing Zhang, Xuechen Li, Yuexiang Li, Mingyu Wang, Bingsheng Huang, Shuqiao Yao* and Linlin Shen*. Three dimensional Convolutional Neural Network-based Classification of Conduct Disorder with Structural MRI, Brain Imaging and Behavior, in press, 2019. (中科院2区, IF 3.4)

last updated:2020/02/06

深圳大学计算机与软件学院 2009-2016