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| 孙 剑 |
| 教授、杰青 办公室：理科楼307(数学与统计学院) 电子邮件：jiansun@xjtu.edu.cn |
Jian Sun (孙剑) at Xi’an Jiaotong University - 孙 剑
主要从事人工智能的数学模型与算法研究。目前的主要研究方向包括：
- 基础学习算法研究 : 机理建模(统计/优化/方程)与机器学习双驱动研究(模型驱动的深度学习)，机器学习瓶颈问题（自适应性、泛化性、可解释性）研究
- 图像与医疗影像分析：图像与医学影像重建、恢复与识别，医学多模态数据分析
- 非欧深度学习：点云、图结构与非欧流形上的深度学习方法
上述方向属于数学与人工智能的交叉领域。欢迎有申请硕士/博士/博士后意向的学生通过邮件发送简历联系。详细信息请见：http://gr.xjtu.edu.cn/web/jiansun/research_group.
西安交通大学医工交叉博士后招聘：https://mp.weixin.qq.com/s/_GUM8Y1TWnuaKT9-RmPZAA
1. 西安交通大学数学与统计学院副院长
2. 教育部科技委委员
3. 中国体视学会理事
4. 计算机学会计算机视觉专委会委员
5. 图象图形处理学会机器视觉专委会委员
教育与科研经历：
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2012/01 - 至今， 西安交通大学数学与统计学院，副教授(2012)、教授（2017）
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2012/09 - 2014/08, 法国国家信息与自动化研究院/巴黎高等师范学院(合作导师：Jean Ponce教授)，博士后
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2009/07 - 2011/12, 西安交通大学，理学院，讲师
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2009/08 - 2010/04，美国中佛罗里达大学，计算机学院（合作导师：Marshall Tappen教授），博士后
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2005/11 - 2008/03，微软亚洲研究院，视觉计算组（合作导师：Jian Sun博士），"明日之星"项目学生
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2003/09 - 2009/06，西安交通大学，应用数学专业 博士学位（导师：徐宗本院士）
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1999/09 - 2003/07，电子科技大学，应用数学学院，学士学位
短期学术访问:
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2018/02 - 2018/02, 纽约大学数据科学中心/Courant研究所
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2018/01 - 2018/02, 约翰霍普金斯大学IACL医学影像实验室
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2017/03 - 2017/03, 香港浸会大学数学系
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2016/06 - 2016/06, 法国INRIA-Willow组
学术服务：
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Associate Editor, International Journal of Computer Vision (IJCV)
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Area Chair, MICCAI, 2021,
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Area Chair, British Conference on Computer Vision (BMVC-21, 22)
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Senior PC, International Joint Conference on Artificial Intelligence, Canada (IJCAI-21)
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Area Chair, Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, 2021
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Area Chair, International Conference on Machine Vision Applications (2021, 2023)
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Area Chair, European Conference on Computer Vision (ECCV-2020, 2024)
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Area Chair, International Conference on Computer Vision (2019, 2023)
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Senior PC, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18)
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Area Chair, Asian Conference on Computer Vision (2024)
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《数值计算与计算机应用》编委
1. 国家杰出青年科学基金（2021）
2. 爱思唯尔“中国高被引学者”
3. 陕西省自然科学奖一等奖 (2020）
4. 入选强国青年科学家奖
5. IEEE TMI Distinguished Reviewer
6. 基金委“优秀青年科学基金”（2016）
7. CSIAM"优秀青年学者奖"（2015）
8. 教育部新世纪优秀人才支持计划(2012)
代表性论文如下(Link to full list)：
1. 模型驱动深度学习（模型与数据双驱动学习方法）
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Jian Sun, Marshall Tappen. Learning Non-local Range Markov Random Field for Image Restoration. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Colorado, USA, 2011. (提出非局部MRF模型, 并通过梯度下降展开过程的反向求导实现MRF统计分布参数学习）
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Jian Sun, Marshall Tappen. Separable Markov Random Field and Its Application in Low Level Vision. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 22, No. 1, Pages:402-408, 2013 （学习Markov随机场的可分滤波器组，提高图像处理计算速度）
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Jian Sun, Jian Sun, Zongben Xu. Color Image Denoising via Discriminatively Learned Iterative Shrinkage. IEEE Transactions on Image Processing, 24(11):4148-4159, 2015. （将图像正则化项的迭代阈值算法推广为可学习深度结构，采用核回归技术学习非线性变换，从而隐式学习图像正则项）
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Yan Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Zongben Xu. Deep ADMM-Net for Compressive Sensing MRI, Advances in Neural Information Processing Systems, 2016 （压缩传感正则化先验与模型/算法超参数的自适应学习方法，将压缩传感 / MRI成像物理机制与深度学习结合的最早工作之一）
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Yan Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Zongben Xu. ADMM-CSNet: A Deep Learning Approach for Image Compressive Sensing. IEEE Trans. on Pattern Recognition and Machine Intelligence, 2019 （将深度学习与一般图像压缩传感成像结合的模型/数据双驱动学习方法）
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Zongben Xu*, Jian Sun*. Model-driven Deep Learning, National Science Review, 2018. (模型驱动深度学习的提出论文，为结合领域知识/模型构造深度结构提供思路)
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模型与数据双驱动系列工作综述：CSIAM Trans. on Applied Mathematics，https://doc.global-sci.org/uploads/online_news/CSIAM-AM/202009010924-17030.pdf，2020.
2. 图像恢复与识别
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Jian Sun, Wenfei Cao, Zongben Xu, Jean Ponce. Learning a Convolutional Neural Network for Non-uniform Motion Blur Removal (Source codes) IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Columbus, USA, 2015. (用深度学习解决非均匀模糊去除的最早论文之一)
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Jian Sun and Jean Ponce. Learning Dictionary of Discriminative Part Detectors for Image Categorization and Cosegmentation, International Journal of Computer Vision, DOI:10.1007/s11263-016-0899-0, 2016. （自动学习物体部件集合，实现物体识别与协同分割）
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Zongben Xu, Jian Sun*. Image Inpainting by Patch Propagation Using Patch Sparsity. IEEE Trans. on Image Processing, 19(5):1153-1165, 2010. (提出结构稀疏度与内容约束的稀疏表达模型)
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Jian Sun,Jian Sun, Zongben Xu,Heung-Yeung Shum. Image Super-resolution using Greadient Profile Prior, IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Alaska, USA, 2008. （提出梯度场轮廓先验模型，图像边缘先验的代表方法之一）
3. 医学影像分析
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Heran Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Lisheng Wang, Zongben Xu. Deep Fusion Net for Multi-Atlas Segmentation: Application to Cardiac MR Images (Oral presentation), International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), Accepted, 2016
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Heran Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Lisheng Wang, Zongben Xu. Neural Multi-Atlas Label Fusion:Application to Cardiac MR images, Medical Image Analysis, accepted, 2018.
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Nan Meng, Yan Yang (co-first aurthor), Zongben Xu, Jian Sun*. A Prior Learning Network for Joint Image and Sensitivity Estimation in Parallel MR Imaging, MICCAI, 2019.
(创新港)
