个人简介

个人简历 孙登第，博士，副教授，硕士生导师，ACM会员，CCF会员，CAA会员，安徽大学引进人才、安徽大学“优秀人才”计划入选者、安徽大学青年骨干教师，英国斯特林大学、美国得克萨斯大学阿灵顿分校访问学者。科技部、国家自然科学基金委、安徽省公安厅、安徽省数字资源管理局、安徽省投资集团等机构在库专家，IEEE TNNLS、Cognitive Computation、PRL、IJCAI、ECAI、ACPR等多部专业期刊与知名国际会议审稿人。长期从事人工智能领域的研究，专注于机器学习、图像与视频处理、数据挖掘等方向，在人工智能领域顶级国际会议IJCAI（CCF-A）与KBS、PRL等知名SCI/EI期刊中发表学术论文40余篇，主持、参与国家重点基础科学研究计划（973项目）、国家自然科学基金、安徽省自然科学基金等各类项目10余项，并有多项专利获得国家授权。 近年来已授权专利 [1]孙登第、范明豪、尹涛、程登峰、陆明、罗斌、潘强、佟昊，基于IOWA算子组合预测模型的输电线路覆冰预测方法及系统（ZL201410114812） [2]孙登第、杨大寨、辛一，基于帧差法和减背景法的人员离岗检测方法（ZL 2014106076377） [3]殷赵霞、高莉莉、牛雪静、江波、孙登第、汤进、罗斌：面向数字图像隐私保护和管理的可逆数据嵌入编码方法（ZL2017103063364） [4]李伟、范明豪、程登峰、费婷婷、杨可军、周保亮、孙登第、阮瑞，输电线路大风灾害在线预警装置无线数据采集电路（ZL 2014200967975） 获奖情况 2015安徽省教学成果一等奖（3）2019安徽省教学成果二等奖（2） 在研项目 [1] 安徽省自然科学基金面上项目：视觉认知机理启发的图像结构化建模与内容解析研究，2020.1~2022.12，在研(主持) [2]安徽省高等学校自然科学研究重点项目：基于深度稀疏认知学习的图像表示与联想标注研究（KJ2018A0023），2018.1-2020.12，在研(主持) [3] 安徽省重点研究与开发计划科技攻关项目：智慧监狱物联网管控关键技术与系统研发，（1804a09020101）， 2018.1-2019.12，在研（课题负责人） [4] 广东省省级科技计划项目：虚拟现实与增强场景下基于多模态人机自然交互的3D建模技术与产业化应用，2017.1-2019.12，在研（课题负责人） [5] 国家重点基础研究计划（973项目）子课题：视觉认知的脑工作机理及高级脑机交互关键技术研究(2015CB351705)，2015.1-2019.12 ，结题 (参与，排名第2) [6] 国家自然科学基金青年项目：基于跨媒体随机点积图模型的网络图像事件分析研究（61402002），2015.1-2017.12，结题(主持) [7] 安徽省自然科学基金青年项目：大规模网络图像的随机点积图模型与多社群协同标注研究（1408085QF120），2014.7-2016.6，结题 (主持) [8] 安徽省重点研究与开发计划科技攻关项目：离岗视频检测关键技术研究与系统研发，(1303023008)，2014.1-2015.12，结题（课题负责人） [9] 安徽省高等学校自然科学研究重点项目：基于随机点积图与语义主题的多社群图像标注研究（KJ2013A007），结题2013.1-2014.12 (主持)

研究领域

1. 模式识别与人工智能 2. 机器学习与计算机视觉 3. 复杂网络

近期论文

[1] Dengdi Sun, Chris Ding, Bin Luo, Jin Tang. Angular Decomposition. In Proceeding of 22nd International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI), Barcelona, 1505-1510 2011. (CCF-A) [2] Zhuanlian Ding , Xingyi Zhang, Dengdi Sun（通讯）, Bin Luo, Low-rank subspace learning based network community detection, Knowledge-based System, v155, 71-82, 2018. (SCI, JCR1) [3] Dengdi Sun, Huadong Liang, Meiling Ge, Zhuanlian Ding, Wanting Cai, Bin Luo. Protein functional annotation refinement based on graph regularized l1-norm PCA. Pattern Recognition Letters , v87, 212-221, 2017. (SCI, JCR3) [4] Zhuanlian Ding, Xingyi Zhang, Dengdi Sun（通讯）, Bin Luo. Overlapping Community detection based on network decomposition. Scientific Reports, v6, 24115, 2016. (SCI, JCR2, Citation: 45) [5] Dengdi Sun, Fanchen Zeng, Zhuanlian Ding, Jin Tang and Bin Luo. Information Enhanced Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action Recognition, International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2020 (CCF-C, EI) [6] Dengdi Sun, Hanqing Wu, Zhuanlian Ding and Jin Tang. Spatial-Temporal Attention for Action Recognition. In proceeding of the Pacific-Rim Conference on Multimedia PCM2018. (CCF-C, EI) [7] Dengdi Sun, Haifeng Sun, Huadong Liang, Zhuanlian Ding, and Bin Luo. Correlated Protein Function Prediction with Robust Feature Selection. The 14th International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications, BIC-TA 2019.(EI) [8] Dengdi Sun, Sheng Li, Zhuanlian Ding, and Bin Luo. RGB-T Saliency Detection via Robust Graph Learning and Collaborative Manifold Ranking. The 14th International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications, BIC-TA 2019.(EI) [9] Dengdi Sun, Yuanyuan Bao, Meiling Ge, Zhuanlian Ding, and Bin Luo. Dual-graph Regularized Sparse Low-rank Matrix Recovery for Tag Refinement. The 14th International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications, BIC-TA 2019.(EI) [10] Dengdi Sun, Hang Wu, Zhuanlian Ding, Sheng Li, and Bin Luo. Salient Object Detection Based on Deep Multi-Level Cascade Network. In Proceeding of 9th International Conference on Brain Inspired Cognitive Systems, BICS2019. (EI) [11] Dengdi Sun, Lidan Liu, Aihua Zheng, Bo Jiang, Bin Luo. Visual cognition inspired vehicle re-identification via correlative sparse ranking with multi-view deep features. In Proceeding of 9th International Conference on Brain Inspired Cognitive Systems, BICS2018. (EI) [12] Huadong Liang, Dengdi Sun, Zhuanlian Ding, Meiling Ge. A Framework for Protein Function Prediction Incorporating Multi-Label Learning and ISOMAP Embedding. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, v13, p3578-3587, 2016. (EI) [13]孙登第，葛美玲，丁转莲，罗斌.基于标注词语义与图像视觉的标签丰富算法，小型微型计算机系统 2017 38(4) 886-890. [14]孙登第，罗斌，郭玉堂.基于随机点积图的图像标注改善算法.中国图象图形学报2012,17(11):1400-1408. [15]赵海峰,陆明,卜令斌,孙登第.基于特征点Rényi互信息的医学图像配准.计算机学报, 2015, 38(6): 1212-1221.