• / Prof. Shenghua Gao / 高盛华 助理教授、研究员
    电话:(021) 20685094
    Email: gaoshh@@shanghaitech.edu.cn
    办公室: 上海市浦东新区华夏中路393号信息学院1A-304C室
    专业方向: 计算机科学与技术
Prof. Shenghua Gao / 高盛华 助理教授、研究员 

电 话:(021) 20685094
Email :gaoshh@@shanghaitech.edu.cn
办公室:上海市浦东新区华夏中路393号信息学院1A-304C室
个人主页: http://faculty.sist.shanghaitech.edu.cn/faculty/gaoshh
专业方向: 计算机科学与技术
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研究领域


计算机视觉: 物体识别、人脸识别等

机器学习: 稀疏表示,深度学习等


个人简历

   高盛华,上海科技大学助理教授研究员、博导,入选2015年国家青年千人计划。2008年本科毕业于中国科学技术大学。2012博士毕业于新加坡南洋理工大学。随后在伊利诺伊大学新加坡高等研究院做研究科学家。2014年加入上海科技大学信息学院。在2015年1月到6月在加州大学伯克利分校担任访问教授。迄今为止,在IEEE TPAMI,IJCV, IEEE TIP,CVPR,AAAI等国际计算机视觉领域顶级会议和期刊发表40余篇,在包括ACCV’2014和VCIP’2015在内的国际计算机视觉著名国际会议开设专题研讨班(Tutorial),并积极参与国际国内会议的筹办,如担任ACCV’2014特征和相似度学习研讨会主席,ACCV’2016 监控系统中行人识别的方法和理论研讨会主席,中国计算机学会RACV’2016本地主席,CVPR2017行人场景理解研讨会主席等。他指导的学生的关于个性化显著性区域检测的工作入围人工智能领域旗舰会议IJCAI2017的最佳学生论文提名。他带领的学生多次在国际竞赛中获得佳绩,如在MegaFace 百万级别人脸识别中获得第三名的成绩,在CVPR2017 基于网络图像识别竞赛获得第二名。高盛华入选2015年ACM上海青年科学家奖,并于2010年获得微软亚洲研究院颁发的该年度新加坡地区唯一的微软学者奖,。现主持项目有国家自然科学基金青年基金,上海市浦江人才计划,上海市优秀学术带头人计划(重点培养对象)等。


代表性论文

1.Huang, Siyu.,Li, Xi.,Zhang, Zhongfei.,Wu, Fei.,Gao, Shenghua.,...and Han, Junwei.(2018).Body Structure Aware Deep Crowd Counting.IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING,27(3),1049-1059.

2.Dongze Lian.,Lina Hu.,Weixin Luo.,Yanyu Xu.,Lixin Duan.,...and Shenghua Gao.(2018).Multiview Multitask Gaze Estimation With Deep Convolutional Neural Networks.IEEE Transactions on Neural Networksand Learning Systems,PP(99).

3.Wang, Z., Tang, X., Luo, W., and Gao, S. (2018). Face Aging With Identity-Preserved Conditional Generative Adversarial Networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Visionand Pattern Recognition (pp. 7939-7947).

4.Wang, Z., Tang, X., Luo, W., and Gao, S. (2018). Face Aging With Identity-Preserved Conditional Generative Adversarial Networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Visionand Pattern Recognition (pp. 7939-7947).

5.1. Liansheng Zhuang, Zihan Zhou, Shenghua Gao, Jingwen Yin, Zhouchen Lin, Yi Ma: Label Information Guided Graph Construction for Semi-Supervised Learning. IEEE Trans. Image Processing 26(9): 4182-4192, 2017.

6.Hao Zhu, Shenghua Gao: Locality Constrained Deep Supervised Hashing for Image Retrieval. IJCAI 2017: 3567-3573

7.Yanyu Xu, Nianyi Li, Junru Wu, Jingyi Yu, Shenghua Gao: Beyond Universal Saliency: Personalized Saliency Prediction with Multi-task CNN. IJCAI 2017: 3887-3893

8.Weixin Luo, Wen Liu, Shenghua Gao: A Revisit of Sparse Coding Based Anomaly Detection in Stacked RNN Framework, ICCV 2017

9.Kui Jia, Dacheng Tao, Shenghua Gao: Improving training of deep neural networks via Singular Value Bounding. CVPR 2017

10.Weixin Luo,Wen, Liu, Shenghua Gao: REMEMBERING HISTORY WITH CONVOLUTIONAL LSTM FOR ANOMALY DETETION. ICME 2017