袁宝华:常州大学计算机与人工智能学院副教授-中文百科频道

人物经历

教育经历

1999.9-2003.7南京理工大学材料成型及控制工程学士

2003.9-2005.7南京理工大学计算机应用硕士

2015.9-2019.6河海大学计算机科学与技术博士

2019.8-2021.03香港城市大学博士后

工作经历

2005.7-2006.6华为技术有限公司南京研究所软件开发工程师

2006.7-2020.3南京理工大学泰州科技学院计算机专业教师

2020.12-至今常州大学软件工程专业教师

主要成就

科研成就

科研项目

（1）基于广义回归神经网络的油气管道泄露与定位技术的研究、江苏省重点实验室、2018.2-2020.2、主持人、已结.

（2）基于LTP人脸识别算法的研究与实现、泰州市科技局、2011.6-2012.6、主持人、已结.

（3）尿动力学参数关系可视化中的研究与实现、泰州市科技局、2011.6-2012.6、主持人、已结.

（4）LBP与LNMF特征融合的人脸识别算法研究、泰州市科技局、2012.6-2013.6、主持人、已结.

（5）《WEB前端开发技术》网络教学平台建设研究、南京理工大学、2012.12-2014.02、参与（第三）、已结.

（6）基于鉴别特征分析的遥感图像检索方法研究、国家自然科学基金项目（No.61170200）、2012.1-2015.12、参与、已结.

（7）基于领域时空特征的高效多维索引方法研究、国家自然科学基金项目（No.61370091）、2014.01-2017.12、参与、已结.

专利

（1）《一种基于多尺度CENTRIST特征的遥感场景分类方法》；袁宝华，韩立新，勾智楠（申请号201810394618.9）

（2）《一种局部像素同质化的图像特征提取方法》；袁宝华，韩立新，勾智楠（申请号201810392603.9）

（3）《一种基于个性化模型的查询词扩展方法》；勾智楠，韩立新，袁宝华等（专利号ZL201811073589.2）

论文

1. Yuan B, Han L, Yan H. Explore Double-Opponency and Skin Color for Saliency Detection[J]. Neurocomputing, 2020. (SCI 二区, IF:4.438)

2. Yuan B H, Liu G H. Image retrieval based on gradient-structures histogram[J]. Neural Computing and Applications, 2020: 1-11. (SCI 二区, IF:4.774)

3. Yuan B, Han L, Yan H. Multi-deep Features Fusion for High Resolution Remote Sensing Image Scene Classification [J]. Neural Computing and Applications, 2020. (SCI 二区, IF:4.774).

4. Yuan B, Li S, Li N. Multiscale deep features learning for land-use scene recognition[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2018, 12(1): 015010. (SCI 四区, IF:1.490)

5. Yuan B, Li S. Extended census transform histogram for land-use scene classification[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2017, 11(2): 025003. (SCI 四区, IF:1.490)

6. Gu X, Zhou X, Yuan B, et al. A Bayesian compressive data gathering scheme in wireless sensor networks with one mobile sink[J]. IEEE Access, 2018, 6: 47897-47910. (SCI)

7. Yuan B, Jiang M, Kou W, Bernard C. Prostate Cancer Segmentation in mp-MRI via Y-Net[J]. IEEE Transactions on medical imaging, submitted.

8. Yuan B, Bernard C. Multi-modal discriminative deep feature fusion for High-Resolution Sensing Image Classification [J]. IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing, submitted.

9. Yuan B, Liu G H. Deep Learning Meets Curriculum Learning for Semi-Supervised High-Resolution Sensing Image Classification [J]. IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing, submitted.

10.Yuan B, Cao H, Chu J. Combining local binary pattern and local phase quantization for face recognition[C]//2012 International Symposium on Biometrics and Security Technologies. IEEE, 2012: 51-53.