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郑州轻工业大学硕士生导师基本情况一览表姓名
李祖贺
职称
讲师、校级****
学科/专业学位类别
计算机科学与技术
研究方向
计算机视觉和机器学习
1.导师基本情况
2004年7月郑州轻工业学院电子信息科学与技术专业本科毕业，获工学学士学位；2008年6月华中科技大学通信与信息系统专业研究生毕业，获工学硕士学位；2017年12月西北工业大学信息与通信工程专业研究生毕业，获工学博士学位。2004年7月至今在郑州轻工业学院计算机与通信工程学院从事教学科研工作；2019年1月至2020年1月受国家留学基金委资助在美国内布拉斯加大学林肯分校计算机科学与工程系任博士后。现任河南省食品安全数据智能重点实验室办公室主任，研究方向为计算机视觉和机器学习。
2.代表性成果
学术论文：
1、LiZ, Fan Y, Jiang B, et al. A survey on sentiment analysis andopinion mining for social multimedia[J]. Multimedia Tools andApplications, 2019, 78(6): 6939-6967.（SCI，第一作者）
2、LiZ, Fan Y, Liu W, et al. Image sentiment prediction based ontextual descriptions with adjective noun pairs[J]. MultimediaTools and Applications, 2018, 77(1): 1115-1132.（SCI，第一作者）
3、LiZ, Fan Y, Liu W, et al. Emotional textile image classificationbased on cross-domain convolutional sparse autoencoders withfeature selection[J]. Journal of Electronic Imaging, 2017, 26(1):013022.（SCI，第一作者）
4、LiZ, Fan Y, Liu W. The effect of whitening transformation onpooling operations in convolutional autoencoders[J]. EURASIPJournal on Advances in Signal Processing, 2015, 2015:37.（SCI，第一作者）
5、李祖贺,樊养余,王凤琴.YUV 空间中基于稀疏自动编码器的无监督特征学习[J].电子与信息学报,2016, 38(1): 29-37.（EI期刊，第一作者）
6、樊养余,李祖贺,王凤琴,等.基于跨领域卷积稀疏自动编码器的抽象图像情绪性分类[J].电子与信息学报,2017 , 39(1): 167-175. （EI期刊，通讯作者）
7、FanY, Yang H, Li Z, et al. Predicting Image Emotion Distribution byLearning Labels’ Correlation[J]. IEEE Access, 2019, 7:129997-130007.（SCI，通讯作者）
专利：
1、一种带CCD计算机视觉定位的SMT涂绘装置，2019.05.07，中国，ZL6.0（第一）
2、基于自适应特征和离散余弦变换的视觉显著性检测方法，2018.05.11，中国，ZL4.0（第三）
3、一种融合Cuckoo搜索和KCF的突变运动目标跟踪方法，2018.04.20，中国，ZL8.8（第三）
3.在研的项目
1、国家自然科学基金青年基金项目，**，基于层次化情感本体和深度学习的社交媒体视觉内容情感分析，2018/01-2020/12，在研，主持
2、河南省科技攻关项目，**8，基于场景属性驱动和时空域显著性的异常行为分析，2019/01-2020/12，在研，主持
3、河南省科技攻关项目，**7，基于深度学习的社会化多媒体内容情感分析关键技术研究，2018/01-2019/12，在研，主持
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