欢迎访问 计算机与信息技术学院(大数据学院)
当前位置: 首页 » 师资队伍 » 副教授 » 姬张建
  • 姬张建

    最终学位:博士

    导师类型:硕士生导师

  • 电子邮箱:jizhangjian@sxu.edu.cn

    联系电话:0351-7010566

  • 研究方向:计算机视觉、模式识别和机器学习

  • 个人简介
  • 学术论文
  • 科研项目

博士,副教授,硕士生导师。主要研究方向为计算机视觉、模式识别和机器学习。近年,主持国家自然科学基金青年基金1项和山西省自然科学基金青年项目1项,参与国家自然科学基金青年项目2项,面上项目1项,重点项目1项,在国内外重要期刊和会议发表论文10余篇。

2007年毕业于武汉大学地球物理学专业,获理学学士学位;2010年毕业于中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与测量工程专业,获工学硕士学位;2015年毕业于中国科学院大学计算机与控制学院计算机应用专业,获工学博士学位,并获得该年度中国科学院院长奖学金。

[1] Zhangjian Ji, Kai Feng, Yuhua Qian: Part-based visual tracking via structural support correlation filter. J.Visual Communication and Image Representation. 64:354-362 (2019)

[2] Kai Feng, Zhangjian Ji, Wei Wei: Subnetwork reliability analysis in k-ary n-cubes. Discrete Applied Mathematics. 267:85-92(2019)

[3] Zhangjian Ji, Weiqiang Wang: Correlation filter tracker based on sparse regularization. J. Visual Communication and Image Representation. 55:354-362 (2018)

[4] Xiwen Qu, Weiqiang Wang, Ke Lu, Zhangjian Ji: High-order directional features and sparse representation based classification for in-air handwritten Chinese character recognition. ICME 2016:1-6 (CCF B类)

[5] Zhangjian Ji, Weiqiang Wang: Object tracking based on local dynamic sparse model. J. Visual Communication and Image Representation. 28:44-52 (2015)

[6]  Zhangjian ji, Weiqiang Wang Ke Lu: Robustly tracking objects via multi-task kernel dynamic sparse model. ICIP. 2015:266-270

[7] Zhangjian Ji, Weiqiang Wang: Detect foreground objects via adaptive fusing model in a hybrid feature space. Pattern Recognition. 47(9):2952-2961 (2014)

[8] Zhangjian Ji, Weiqiang Wang: Robust object tracking via multi-task dynamic sparse model. ICIP 2014: 393-397

[9] Zhangjian Ji, Weiqiang Wang, Ning Xu: Robust object tracking via incremental subspace dynamic sparse model. ICME 2014:1-6 (CCF B类 oral)

[10] Zhangjian Ji, Weiqiang Wang, Ke Lu: Extract foreground objects based on sparse model of spatiotemporal spectrum. ICIP 2013, 3441-3445

[11] Zhangjian Ji, Weiqiang Wang, Ke Lv: Foreground Detection Utilizing Structured Sparse Model via l1, 2 Mixed Norms. SMC 2013: 2286-2291


1. 基于稀疏理论和相关滤波的鲁棒目标检测和跟踪算法及应用研究, 国家自然科学基金青年项目,主持

2. 基于普通摄像头的指尖轨迹跟踪及其中文空中手写识别算法研究,山西省自然科学基金青年项目,主持

3. 基于双目立体视觉的6轴机器人智能分拣系统软件研发,(项目来源:陕西蓝智机器人有限公司),横向课题,主持