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硕士报考志愿采集    更新日期:2024年1月18日
姓 名 陆建峰 性 别
出生年月 1969年9月 籍贯 江苏
民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 教授 导师类别 博士生导师
导师类型 校内 兼职导师
行政职务 院党委书记 Email lujf@njust.edu.cn
工作单位 计算机科学与工程学院 邮政编码 210094
通讯地址
单位电话 025-84310985
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指导学科
学科专业(主) 081104|模式识别与智能系统 招生类别 博、硕士 所在学院 计算机科学与工程学院
研究方向

1 模式识别理论;2 计算机视觉;3 数据挖掘的技术和应用研究。

 

学科专业(辅) 0812|计算机科学与技术 招生类别 博、硕士 所在学院 计算机科学与工程学院
研究方向

1 图象处理与分析,及其在生物医学、工业、遥感等领域的应用;2 智能机器人技术,主要研究智能机器人所涉及的感知、规划、仿真和系统集成;3机器学习算法及应用研究;4 自然语言处理,包括机器翻译、大模型和内容生成

 

学科专业(辅) 0831|生物医学工程 招生类别 硕士 所在学院 计算机科学与工程学院
研究方向

  医学图像分析

工作经历
1994.03-1996.10  助教
1996.10-2001.03  讲师
2001.03-2009.05  副教授
2003.3-2004.3   加拿大阿尔伯特大学计算科学系访问学者
2009.5--      教授
2010.6       模式识别与智能系统学科博导 
2017.6       计算机科学与技术学科博导
 
 
教育经历

1987.9-1991.6   华东工学院计算机系   计算机软件专业, 本科

1991.9-1994.3   南京理工大学计算机系  模式识别与智能系统专业,硕士

1996.9-2000.3   南京理工大学计算机系  模式识别与智能系统专业,博士

 

获奖、荣誉称号

 

  江苏省青蓝工程中青年学术带头人培养对象,江苏省“333”工程培养对象,江苏省六大人才高峰。

  获得省部级科技进步一等奖3项, 二等奖7项,三等奖1项

  主持获得省教学成果二等奖2项。

  指导的本科毕业设计曾获得省优秀毕业设计和毕业设计团队。

  指导的硕士生,曾获得省优秀硕士论文。

  指导的博士生,曾获得江苏省计算机学会优秀博士论文。

 

社会、学会及学术兼职

现任:

1  陆军装备部某专业组专家

2  武警某专业组专家

曾任:

1  科技委某项目组专家

2  中国计算机学会教育专委会常委

3  江苏省计算机学会教育专委会副主任委员

4  江苏省微电脑学会人工智能专委会秘书长

5  江苏省计算机学会图形与CAD专委会副主任委员

科研项目

“十四五”课题:

1 部委纵向项目, 202.8-2024.12,140万, 子课题负责人
2 江苏省自然科学基金,基于因果关系模型的脑网络建模算法研究,2022.06-2025.06,10万,课题负责人
3 横向课题,矿山无人驾驶感知决策系统开发, 2021.9-2024.3, 150万, 课题负责人
 
 
“十三五”课题:

1 陆军装备部,“XX环境感知与导航控制”,总经费644万,课题负责人

2 装备发展部,“XX系统学习”, 经费400万,课题负责人

3 重点研发子课题,支持云端融合的智能学习环境与工具, 经费100万,子课题负责人

4 重点研发子课题,面向自主移动的机器人智能发育验证技术, 经费44万,子课题负责人

5 横向课题, 基于高光谱视频的目标追踪技术项目, 经费199万,课题负责人

 

发表论文

英文论文详见:https://dblp.uni-trier.de/pid/82/6187-3.html

部分论文:

2023

Fengchao Xiong, Jiantao Zhou, Jun Zhou, Jianfeng Lu, Yuntao Qian: Multitask Sparse Representation Model-Inspired Network for Hyperspectral Image Denoising. IEEE Trans. Geosci. Remote. Sens. 61: 1-15 (2023)
Zhuanfeng Li, Fengchao Xiong, Jun Zhou, Jianfeng Lu, Yuntao Qian: Learning a Deep Ensemble Network With Band Importance for Hyperspectral Object Tracking. IEEE Trans. Image Process. 32: 2901-2914 (2023)
Zhengwang Xia, Tao Zhou, Saqib Mamoon, Amani Alfakih, Jianfeng Lu: A Structure-Guided Effective and Temporal-Lag Connectivity Network for Revealing Brain Disorder Mechanisms. IEEE J. Biomed. Health Informatics 27(6): 2990-3001 (2023)
Zhenbo Song, Zhenyuan Zhang, Kaihao Zhang, Wenhan Luo, Zhaoxin Fan, Wenqi Ren, Jianfeng Lu: Robust Single Image Reflection Removal Against Adversarial Attacks. CVPR 2023: 24688-24698
 
2022
Xiaoshuang Sang, Jianfeng Lu, Hong Lu: Consensus graph learning for auto-weighted multi-view projection clustering. Inf. Sci. 609: 816-837 (2022)
Fengchao Xiong, Jun Zhou, Shuyin Tao, Jianfeng Lu, Jiantao Zhou, Yuntao Qian: SMDS-Net: Model Guided Spectral-Spatial Network for Hyperspectral Image Denoising. IEEE Trans. Image Process. 31: 5469-5483 (2022)
Fengchao Xiong, Jun Zhou, Shuyin Tao, Jianfeng Lu, Jiantao Zhou, Yuntao Qian: SMDS-Net: Model Guided Spectral-Spatial Network for Hyperspectral Image Denoising. IEEE Trans. Image Process. 31: 5469-5483 (2022)
Zhenbo Song, Jianfeng Lu, Yazhou Yao, Jian Zhang:Self-Supervised Depth Completion From Direct Visual-LiDAR Odometry in Autonomous Driving. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 23(8): 11654-11665 (2022)
Huafeng Liu, Haofeng Zhang, Jianfeng Lu, Zhenmin Tang:Exploiting Web Images for Fine-Grained Visual Recognition via Dynamic Loss Correction and Global Sample Selection. IEEE Trans. Multim. 24: 1105-1115 (2022)
Feiyi Fang, Yazhou Yao, Tao Zhou, Guo-Sen Xie, Jianfeng Lu:Self-Supervised Multi-Modal Hybrid Fusion Network for Brain Tumor Segmentation. IEEE J. Biomed. Health Informatics 26(11): 5310-5320 (2022)
 
2021
Xiaoshuang Sang, Hong Lu, Qinghua Zhao, Faen Zhang, Jianfeng Lu: Nonconvex regularizer and latent pattern based robust regression for face recognition. Inf. Sci. 547: 384-403 (2021)
Kaitao Song, Qingkang Huang, Faen Zhang, Jianfeng Lu: Coarse-to-fine: A dual-view attention network for click-through rate prediction. Knowl. Based Syst. 216: 106767 (2021)
Chi Xu, Yasushi Makihara, Xiang Li, Yasushi Yagi, Jianfeng Lu: Cross-View Gait Recognition Using Pairwise Spatial Transformer Networks. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 31(1): 260-274 (2021)
Xiaohong Zhang, Yi Chen, Haofeng Zhang, Shuihua Wang, Jianfeng Lu, Jingyu Yang: When Visual Disparity Generation Meets Semantic Segmentation: A Mutual Encouragement Approach. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 22(3): 1853-1867 (2021)
 
2020
Hong Lu, Zhu Shen, Xiaoshuang Sang, Qinghua Zhao, Jianfeng Lu: Community detection method using improved density peak clustering and nonnegative matrix factorization. Neurocomputing 415: 247-257 (2020)
Xinhai Ye, Fengchao Xiong, Jianfeng Lu, Jun Zhou, Yuntao Qian: ?3-Net: Feature Fusion and Filtration Network for Object Detection in Optical Remote Sensing Images. Remote. Sens. 12(24): 4027 (2020)
Kaitao Song, Xiu-Shen Wei, Xiangbo Shu, Ren-Jie Song, Jianfeng Lu: Bi-Modal Progressive Mask Attention for Fine-Grained Recognition. IEEE Trans. Image Process. 29: 7006-7018 (2020)
Chi Xu, Yasushi Makihara, Xiang Li, Yasushi Yagi, Jianfeng Lu: Gait Recognition from a Single Image Using a Phase-Aware Gait Cycle Reconstruction Network. ECCV (19) 2020: 386-403
Kaitao Song, Xu Tan, Jianfeng Lu: Neural Machine Translation with Error Correction. IJCAI 2020: 3891-3897
Kaitao Song, Xu Tan, Tao Qin, Jianfeng Lu, Tie-Yan Liu: MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding. NeurIPS 2020
 
2019
Xiangrui Li, Andong Wang, Jianfeng Lu, Zhenmin Tang: Statistical performance of convex low-rank and sparse tensor recovery. Pattern Recognit. 93: 193-203 (2019)
Junjie Zhang, Qi Wu, Jian Zhang, Chunhua Shen, Jianfeng Lu, Qiang Wu: Heritage image annotation via collective knowledge. Pattern Recognit. 93: 204-214 (2019)
Junjie Zhang, Qi Wu, Jian Zhang, Chunhua Shen, Jianfeng Lu: Mind Your Neighbours: Image Annotation With Metadata Neighbourhood Graph Co-Attention Networks. CVPR 2019: 2956-2964
Kaitao Song, Xu Tan, Tao Qin, Jianfeng Lu, Tie-Yan Liu: MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation. ICML 2019: 5926-5936
 
2018
Junjie Zhang, Qi Wu, Chunhua Shen, Jian Zhang, Jianfeng Lu: Multilabel Image Classification With Regional Latent Semantic Dependencies. IEEE Trans. Multim. 20(10): 2801-2813 (2018)
Junjie Zhang, Qi Wu, Jian Zhang, Chunhua Shen, Jianfeng Lu: Kill Two Birds With One Stone: Weakly-Supervised Neural Network for Image Annotation and Tag Refinement. AAAI 2018: 7550-7557
Kaitao Song, Xu Tan, Di He, Jianfeng Lu, Tao Qin, Tie-Yan Liu: Double Path Networks for Sequence to Sequence Learning. COLING 2018: 3064-3074
Xiaofeng Han, Chuong V. Nguyen, Shaodi You, Jianfeng Lu: Single Image Water Hazard Detection Using FCN with Reflection Attention Units. ECCV (6) 2018: 105-121
Junjie Zhang, Qi Wu, Chunhua Shen, Jian Zhang, Jianfeng Lu, Anton van den Hengel: Goal-Oriented Visual Question Generation via Intermediate Rewards. ECCV (5) 2018: 189-204
 
2017
Liantao Wang, Deyu Meng, Xuelei Hu, Jianfeng Lu, Ji Zhao: Instance Annotation via Optimal BoW for Weakly Supervised Object Localization. IEEE Trans. Cybern. 47(5): 1313-1324 (2017)
 
2016
Sheng Wang, Jianfeng Lu, Xingjian Gu, Benjamin Asubam Weyori, Jing-Yu Yang: Unsupervised discriminant canonical correlation analysis based on spectral clustering. Neurocomputing 171: 425-433 (2016)
Furong Peng, Jianfeng Lu, Yongli Wang, Richard Yi Da Xu, Chao Ma, Jingyu Yang: N-dimensional Markov random field prior for cold-start recommendation. Neurocomputing 191: 187-199 (2016)
Sheng Wang, Jianfeng Lu, Xingjian Gu, Haishun Du, Jing-Yu Yang: Semi-supervised linear discriminant analysis for dimension reduction and classification. Pattern Recognit. 57: 179-189 (2016)
 
2015
Liantao Wang, Xuelei Hu, Bo Yuan, Jianfeng Lu: Active learning via query synthesis and nearest neighbour search. Neurocomputing 147: 426-434 (2015)
 
2014
Yanting Lu, Liantao Wang, Jianfeng Lu, Jingyu Yang, Chunhua Shen: Multiple kernel clustering based on centered kernel alignment. Pattern Recognit. 47(11): 3656-3664 (2014)
 
2012
Q. Tu, Jianfeng Lu, Bo Yuan, J. B. Tang, Jing-Yu Yang: Density-based hierarchical clustering for streaming data. Pattern Recognit. Lett. 33(5): 641-645 (2012)
 
2011
Haifeng Zhao, Antonio Robles-Kelly, Jun Zhou, Jianfeng Lu, Jing-Yu Yang: Graph attribute embedding via Riemannian submersion learning. Comput. Vis. Image Underst. 115(7): 962-975 (2011)
 
2010
Yanting Lu, Jianfeng Lu, Tianming Liu, Jingyu Yang: Automated Cell Phase Classification for Zebrafish Fluorescence Microscope Images. ICPR 2010: 2584-2587
出版专著和教材

 

严悍, 陆建峰等,新标准C++程序设计,2018年8月出版东南大学出版社,

陆建峰等编著,人工智能:智能机器人,2020年8月出版,电子工业出版社。

教学活动

  主要讲授 : 程序设计基础I, 作为课程负责人,该课程2022年获评国家一流课程。

指导学生情况

  研究生培养的指导思想:

 硕士生,既要发表高水平的论文,也要具备一定的工程能力。

 博士生,从应用中发现问题,并开展应用基础研究的探索。


   已指导毕业硕士研究生毕业百余名,就业质量高,深受华为、腾讯、阿里、百度、字节、微软工程院、中兴等企业欢迎。

  已指导
毕业博士研究生10名。

 

      宋恺涛的博士论文 “ 文本表征学习及其应用研究”  获得2022年江苏省计算机学会优秀博士论文奖。