现任职于西安交通大学数学与统计学院信息科学系，教授，博导，国家级青年人才计划入选者。山东大学学士、硕士学位；中国科学院博士学位，微软亚洲研究院和纽约州立大学石溪分校联合培养；纽约州立大学石溪分校博士后。曾任韦恩州立大学研究助理教授、佛罗里达国际大学助理教授。

       研究方向为现代几何计算理论与方法，包括计算共形几何、计算拟共形泰希弥勒几何、离散曲面Ricci流、计算最优传输等，并应用于工程与医疗领域，包括计算机视觉与图形学、几何建模、计算机辅助设计、医学图像、无线网络等。聚焦于3D视觉与图形学中的几何分析方法研究，致力于求解图形图像注册、追踪、分类及识别等精准分析问题，以及探索微分几何、最优传输与可解释性深度学习的关联理论与方法。博士论文题目为《基于计算共形几何的形状分析》。共发表重要国际期刊和会议论文百余篇（包括IEEE TPAMI, TVCG, CVPR, ICCV, ECCV, MICCAI, AAAI, ICML等)，出版Springer 英文专著《Ricci Flow for Shape Analysis and Surface Registration: Theories, Algorithms and Applications》。获CAD/CAM年度最佳论文奖和世界华人数学家联盟 (ICCM) 最佳论文奖，获国际国内专利十余项（其中美国专利4项）。主持国家自然科学基金委重大项目课题、国家科技部重点研发计划项目课题和校企合作课题。

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Research Interest ——计算几何分析：理论、算法与应用

| 计算共形几何| 最优传输 | 几何+AI | 

1. 计算共形几何 (Computational Conformal Geometry) | 计算拟共形几何 (Computational Quasiconformal Geometry) | 计算泰希米勒理论 (Computational Teichm\"uller Theory)

• 离散曲面里奇流 (Discrete Surface Ricci Flow) | 霍奇理论 (Hodge Theory)

• 约束曲面参数化/映射 (Constrained Surface Parameterization/Mapping)

2. 最优传输理论 (Optimal Transport Theory)

• 保结构最优传输 (Structure-Preserving Optimal Transport)

3.  几何与人工智能 (Geometry + AI )

• 基于微分几何与最优传输理论的可解释可控AI (Explainable and Controllable AI)

• 数据表示与数据分布变换 (Data Representation and Data Distribution Transformation)

 | 几何分析方法及应用领域 |

• 计算机视觉与图形学：曲面参数化、几何建模、虚拟现实、几何形状分析/配准/分类及识别统一框架；

• 医学成像与影像分析：去噪/超分、分割、重建、2D/3D形状分析、辅助诊断全流程 

• 案例：虚拟肠镜、大脑形态与疾病分析、皮肤病诊断、3D人脸表情分析及识别；

• 计算机辅助设计(CAD)：自由曲面曲线参数化、网格生成、3D几何引擎；

• 无线通信网络：网络路由设计、信号处理、信道估计等。

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