广东石油化工学院硕士研究生导师简介
姓名：荆晓远
性别：男
最高学位/职称：博士/教授（二级）
出生年月：1971.09
电子邮箱：Jingxy_2000@126.com
专业领域：电子信息-计算机技术、人工智能
研究方向：
1.人工智能；2.机器学习与图像处理；3.数据分析挖掘与故障诊断；4.计算机软件等
主讲课程：大数据概论、模式识别与特征学习
主要荣誉：
二级教授、广东石油化工学院计算机学院院长。担任武汉大学-北京大学通用人工智能计划（通计划）博士生导师、华南理工大学博士生导师等高校博导、国家自然科学奖会评专家、省市共建石化装备智能安全广东省重点实验室常务副主任、广东省云机器人工程技术研究中心主任、广东省计算机学会常务理事、茂名市计算机学会会长等，入选教育部新世纪优秀人才、湖北省楚天学者特聘教授、湖北省创新群体带头人、广东省创新团队带头人、爱思唯尔中国高被引学者、全球前2%顶尖科学家榜单和终身科学影响力榜单、人工智能领域中科院SCI一区期刊《Pattern Recognition》副主编等期刊编委、武汉大学B类学科带头人、香港理工大学客座研究员、省级优秀硕士生导师和省级本科毕业设计二等奖指导教师等。
主持国家自然科学基金项目6项，包括主持国自基金重点项目；承担省部级项目10余项。获得湖北省自然科学一等奖、广东省科技进步一等奖、中国行业协会奖二等奖等7个省部级奖项。在国际知名期刊与会议上发表论文240余篇，包括在中科院大类一区期刊和CCF顶级会议上发表论文90余篇，其中在人工智能与信息领域国际顶尖期刊IEEE TPAMI(SCI检索因子23.6)上以第一/通讯作者发表论文多篇。在Springer、科学出版社上出版中英文专著4部。授权国际、国内发明专利80余项。培养博士后、博士生、硕士生120余人。
出版著作及代表性论文：
1.荆晓远（一作/通讯）, Multiset Feature Learning for Highly Imbalanced Data Classification, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021, 43(1): 139-156.（计算机与人工智能领域顶级期刊，SCI影响因子24.314，一区）
2.荆晓远(二作/通讯), Semi-supervised Multi-view Deep Discriminant Representation Learning, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021,43(7): 2496-2509.（计算机与人工智能领域顶级期刊，SCI影响因子24.314，一区）
3.荆晓远（一作）, An Improved SDA based Defect Prediction Framework for both Within-project and Cross-project Class-imbalance Problems, IEEE Transactions on Software Engineering, 2017, 43(4):321-339.（计算机软件工程领域顶级期刊，SCI影响因子9.322，一区）
4.荆晓远(二作/通讯), An Empirical Study on Heterogeneous Defect Prediction Approaches. IEEE Transactions on Software Engineering, 2021, 47(12):2803-2822.（计算机软件工程领域顶级期刊，SCI影响因子9.322，一区）
5.荆晓远(一作), Super-resolution Person Re-identification with Semi-coupled Low-rank Discriminant Dictionary Learning, IEEE Transactions on Image Processing,2017，26(3): 1363-1378.（图像处理领域权威期刊，SCI影响因子11.041，一区）
6.荆晓远(二作/通讯), Video-Based Person Re-Identification by Simultaneously Learning Intra-Video and Inter-Video Distance Metrics, IEEE Transactions on Image Processing, 2018, 27(11):5683-5695.（图像处理领域权威期刊，SCI影响因子11.041，一区）
7.荆晓远(主要作者), DF-GAN A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022.（计算机视觉与模式识别领域顶级会议，Oral paper）
8.荆晓远(二作/通讯), True-Color and Grayscale Video Person Re-Identification, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2020, 15(1): 115-129.（信息安全领域权威期刊，SCI影响因子7.231，一区，广东省计算机学会优秀论文一等奖）
9.荆晓远(二作),Visual-Depth Matching Network: Deep RGB-D Domain Adaptation With Unequal Categories, IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(6):4623-4635.（人工智能领域权威期刊，SCI影响因子19.118，一区）
10.荆晓远(二作/通讯),Intraspectrum Discrimination and Interspectrum Correlation Analysis Deep Network for Multispectral Face Recognition, IEEE Transactions on Cybernetics, 2020, 50(3):1009-1022.（人工智能领域权威期刊，SCI影响因子19.118，一区）
近5年主持承担科研项目及经费：
1.国家自然科学基金重点项目，基于深度情景群智感知的面向移动互联网的主动防御技术研究，2018-2021，242万，主持人，结题；
2.基于类不平衡深度特征学习的石化动设备故障信号分类研究，国家基金面上项目，2022-2025，58万，主持人，正承担；
3.广东省教育厅创新团队项目，石化生产网络安全与大数据分析控制创新团队，2020-2023，50万，主持人，正承担；
4.广东省自然科学基金面上项目，基于视频的行人重识别关键技术及其校园应用研究，2019-2022，10万，主持人，正承担；
5.广东省普通高校省级科研项目“石化工业安全生产深度感知与智能监控技术研究”，2019-2021，25万，主持人，结题；
6.国家自然科学基金重点项目，大型石化装置异常工况智能诊断、预测与维护，2020-2024，301万，主要参加人，正承担。
科研成果（获奖、专利、版权、著作权、外观设计等）：
1. 2022年湖北省自然科学一等奖；
2. 2021年广东省科技进步一等奖；
3. 2024年中国发明协会发明成果奖二等奖；
4. 2023年中国产学研促进会科技进步奖二等奖；
5. 基于波形和无量纲学习的大机组摩擦故障分析方法及系统，国家发明专利，排名第1；
6. 一种基于深度学习的异质软件工作量估计方法，国家发明专利，排名第1；
7. 基于素描图像的半耦合度量鉴别字典学习的行人检索方法，国家发明专利，排名第1。
