职称：副教授/博士(后)/硕士研究生导师
个人简介：
陕西宝鸡人，本科毕业于西北工业大学电子信息学院，硕士和博士均毕业于hg8868皇冠官方。目前为hg8868皇冠官方副教授，在职博士后，hg8868皇冠官方文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心技术骨干。
主要研究领域：统计机器学习与深度感知理论，颅骨颅面形态学分析、破损文物虚拟复原以及医学影像分析等人工智能交叉应用。
目前招生专业：
软件工程(学硕）: 2名/年;
软件工程(专硕）: 2名/年;
E-mail: zhanghb@nwu.edu.cn;
QQ: 147375689
欢迎对相关研究方向感兴趣的同学积极加入，要求能吃苦钻研，善于思考，在数学，英语，编程等方面具有扎实的基本功。
教学情况：
讲授本科生课程：
《线性代数》、《概率论与数理统计》、《工程数学》、《大数据挖掘与统计学习》与《大数据分析实践》等。
讲授研究生课程：
《可视化技术（可视化基础章节）》、《大数据理论与技术（医学影像分析专题）》、《空间数据结构（文物复原专题）》及《组合数学（部分章节）》等。
承担本科生毕业设计、本科生班主任、学术导师、研究生指导工作。
信息学院“信息数学”课程团队成员；
信息学院“工程数学”课程教学团队负责人；
教学成果：
第二届信息学院“课程思政”比赛第一名；
获评2023年度校级优秀硕士学位论文指导教师；
指导本科生获第16届中国计算机设计大赛国赛决赛一等奖1项；
指导本科生获第14届中国计算机设计大赛国赛决赛三等奖1项；
指导研究生获第18届研究生电子竞技大赛西北赛区一等奖1项；
指导研究生获第17届研究生电子竞技大赛西北赛区二等奖1项；
指导研究生获第17届研究生电子竞技大赛西北赛区三等奖1项；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于深度自编码器的早期肿瘤快速检测》结题优秀；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于深度网络的玉米害虫识别方法研究》结题优秀；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于区块链的知识产权保护系统》结题优秀；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于爬虫的京东评论情感分析与可视化系统》结题；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于机器学习的图像拼接系统设计与实现》结题；
公共服务：
2017.11-2019.3 信息学院 教学秘书；
2020.9 - 至今 软件工程系 副主任；
科研情况：
主持完成国家自然科学基金青年项目一项，陕西省自然科学基金青年项目一项，先后参与国家自然科学基金项目五项。
学术成果：
论文：
1. 面向青花瓷碎片图像的U-NET++拼接网络，计算机辅助设计与图形学学报，2024；
2. RCFI-Net: A Reliable Correspondences Evaluation and Deep Feature Interaction Network for Point Cloud Registration，Applied Soft Computing，2024.（中科院一区，TOP）;
3. A Novel Deep Neural Network Framework with Multitask and Multiview Cross-Attention for Sex and Ethnicity Identification of Unknown Skulls，Pattern Recognition，2024.（中科院一区，TOP）;（undergo revision）;
4. LBCapsNet: A Lightweight Balanced Capsule Framework for Image Classification of Porcelain Fragments, Heritage Science，2024.（中科院一区，TOP）;（undergo revision）;
5. UL-Phys:Ultra Lightweight Remote Physiological Measurement in Facial Videos Based on Unsupervised Learning, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics，2024.（中科院二区，TOP）;（undergo revision）;
6. Industrial Computed Tomography for Three-Dimensional Cultural Relic Model Reconstruction based on L1-αL2+TV Norm Minimization，Measurement，2023，(中科院二区TOP);
7. OPK_SNCA: Optimized prior knowledge via sparse non-convex approach for cone-beam X-ray luminescence computed tomography imaging [J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2022. （中科院二区）;
8. Multi-core accelerated simulation of x-ray projection based on Unigraphics NX model，Concurrency And Computation: Practice And Experience.2022；
9. Fast algorithm for Joseph’s forward projection in iterative computed tomography reconstruction，Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing，98, 2022;
10. A Novel Compression Framework of the Dense Point-cloud Model for Cultural Heritage Artifacts [J]. Multimedia Tools and Applications.2021;
11. An Adaptive Shrinking Reconstruction Framework for Cone-Beam X-Ray Luminescence Computed Tomography [J]. Biomedical Optics Express. 2020. （中科院二区）;
12. Classification of EEG Signals for Epileptic Seizures Using Feature Dimension Reduction Algorithm based on LPP [J]. Multimedia Tools and Applications.2020;
13. Skull Sex Estimation Based on Wavelet Transform and Fourier Transform [J]. BioMed Research International., 2020,8608209:1-10;
14. A fast reconstruction method of the dense point-cloud model for cultural heritage artifacts based on compressed sensing and sparse auto-encoder [J].Optical and Quantum Electronics, 2019.vol.51(10),pp.1-16;
15. 层次优化的颅骨点云配准 [J].光学精密工程.2019,27(12):2730-2739;
16. Sparse non-convex Lp regularization for cone-beam X-ray luminescence computed tomography [J]. Journal of Modern Optics, 2018,65(19):2193-2204;
17. Performance Evaluation of the Simplified Spherical Harmonics Approximation for Cone-beam X-ray Luminescence Computed Tomography Imaging [J]. Journal of Innovative Optical Health Sciences., 2017,10(6):175005;
18. Combined Multi-Spectrum and Orthogonal Laplacianfaces for Fast CB-XLCT Imaging with Single-View Data[J]. Optical Review. 2017,24(6):693-704;
19. Fast and Robust Reconstruction for Fluorescence Molecular Tomography via L1-2 Regularization[J]. BioMed Research International., 2016,5065216:1-9.
20. X射线发光断层成像中笔束与锥束激发性能的对比[J].光学精密工程.2016,5(24):986-992;
专利：
1. 一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法,（授权, 202111245398.1）；
2. 一种优化区域知识先验的稀疏角CB-XLCT成像方法,（授权, 202110429169.9）；
3. 一种混合范数的文物锥束CT重建方法；
4. 一种基于几何Transformer和高斯混合模型的三维点云配准方法；
5. 一种基于特征交互和可靠对应关系估计的三维点云配准方法；
6. 基于双重注意力机制特征提取的深度高斯混合模型颅骨配准方法；
7. 一种基于无监督网络框架的文物点云模型去噪方法;
8. 结合无监督学习与数据自增强的文物碎片点云分类方法；
9. 一种压缩感知矢量几何模型的压缩及恢复方法，（授权）.
其他信息
全国研究生教育评估监测专家库专家（硕士学位论文评审）、西安市科技专家库专家、中国计算机学会会员、中国人工智能学会会员、陕西省计算机学会会员。
国家自然科学基金委通信评议专家。
《Neural Networks》、《Biomedical Optics Express》,《Journal of modern optics》,《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》,《 Optical and Quantum Electronics》,《Computer Methods and Programs in Biomedicine》、《光学学报》、《光学精密工程》以及《计算机应用研究》等期刊审稿人。
