郑南宁
中国工程院院士，西安交通大学原校长，人工智能专家
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郑南宁
中国工程院院士，西安交通大学原校长，人工智能专家
个人履历：
郑南宁：男，汉族，1952年12月出生于江苏省南京市，人工智能、计算机视觉与模式识别专家，中国工程院院士，IEEE fellow，西安交通大学人工智能与机器人研究所所长，教授、博士生导师，西安交通大学原校长。曾任中国共产党第十八次全国代表大会代表、第十八届中央委员会委员、中国自动化学会理事长、中国人工智能学会副理事长、国际模式识别协会理事会中国代表等职。1975年10月本科毕业于西安交通大学工业自动化专业；1981年5月硕士毕业于西安交通大学自动控制理论及应用专业；1985年3月博士毕业于日本应庆大学电机工程系。1994年6月至1996年5月任西安交通大学电子与信息工程学院副院长；1995年11月至2003年5月任西安交通大学副校长；2002年至2014年任陕西省科学技术协会主席；2003年8月至2014年4月任西安交通大学校长兼西安交通大学研究生院院长；2014年4月任西安交通大学人工智能与机器人研究所所长。1999年当选为中国工程院院士。 长期从事人工智能与模式识别、计算机视觉及其先进计算架构的应用基础理论与工程技术的研究。提出图像分析和视觉知识描述新方法，为构造计算机视觉系统和基于图像信息的智能控制系统，提供了理论指导和关键技术。完成了“精密装配机器人机器视觉系统”研究。发明了一种图像边缘曲线拟合的新方法。完成了“高性能机器视觉及车型与牌照自动识别系统。提出在线交互式立体测深方法，研制出“X线数字减影血管造影系统”及“DSA1250数字减影血管造影系统”。研制出具有自主知识产权的数字电视扫描制式转换及视频处理芯片。1995年获国家杰出青年基金，1996年获第三届中国青年科学家奖，2001年获何梁何利科学技术奖；其研究团队获国家自然科学基金委首批创新研究群体项目资助（2000年）。获已授权的中国发明专利七项，发表论文100余篇；著有《计算机视觉与模式识别》（国防工业出版社 1998），《Statistical Learning and Pattern Analysis for Image and Video Processing》（Springer 2009）；在IJCV、IEEE Trans.PAMI, IEEE Trans.Computers, IEEE Trans.IP, IEEE Trans.CSVT, IEEE Trans.ITS等国际学术期刊和ISCA、CVPR、 ICCV、ACCV等国际会议上发表多篇论文；曾获国家科技进步奖二等奖两项（1991、1996）、国家技术发明二等奖一项（2007）、国家自然科学二等奖一项（2016）。
荣誉表彰：
1992年，获国家有突出贡献中青年专家；
1991年，获做出突出贡献的留学回国人员；
1995年，入选首批国家“百千万人才工程”；
2001年，获何梁何利基金科学与技术成就奖；
1989年，获中国青年科技奖1993年全国优秀教师；
1996年，获中国青年科学家奖、获“中国青年科学家”称号；
1999年，当选中国工程院院士；
2020年，获2020年全国先进工作者；
2020年，获2020年度杰出教学奖；
2021年，获2020年度陕西省最高科学技术奖；
2021年，获陕西省优秀共产党员；
2021年，获2020年度陕西省最高科学技术奖；
2023年，获2022年度“吴文俊人工智能最高成就奖”。
政治局授课：
2025年4月26日下午，中共中央政治局就加强人工智能发展与监管进行第二十次集体学习，中国工程院院士、西安交通大学教授郑南宁就该问题进行了讲解并提出了自己的看法和工作建议。
论文代表：
Neural representation of gestalt grouping and attention effect in human visual cortex，《Journal of Neuroscience Methods》2023.109980；
Representing Multimodal Behaviors With Mean Location for Pedestrian Trajectory Prediction，《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》2023/09；
Multi-view Contour-constrained Transformer Network for Thin-cap Fibroatheroma Identification，《Neurocomputing》2022.12.041；
Adaptive Disparity Candidates Prediction Network for Efficient Real-Time Stereo Matching，《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》2022/05；
China's 12-Year Quest of Autonomous Vehicular Intelligence: The Intelligent Vehicles Future Challenge Program，《IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine》2021.3058623；
Predicting Task-Driven Attention via Integrating Bottom-Up Stimulus and Top-Down Guidance，《IEEE Transactions on Image Processing》2021.3113799；
PIT: Processing-In-Transmission With Fine-Grained Data Manipulation Networks，《IEEE Transactions on Computers》2020.3048233；
Visual manipulation relationship recognition in object-stacking scenes，《Pattern Recognition Letters》2020.09.014；
Predicting Short-Term Next-Active-Object Through Visual Attention and Hand Position，《Neurocomputing》2020.12.069；
Brain-Inspired Cognitive Model With Attention for Self-Driving Cars，《IEEE Transactions on Cognitive & Developmental》2019/01；
Localization of Near-Field Sources Based on Linear Prediction and Oblique Projection Operator，《IEEE Transactions on Signal Processing》2018.2883034；
Autonomous driving: cognitive construction and situation understanding，《Science China(Information Sciences)》2019/07；
Cross multivariate correlation coefficients as screening tool for analysis of concurrent EEG-fMRI recordings，《Journal of Neuroscience Research》2018.24217；
Data-Driven State-Increment Statistical Model and Its Application in Autonomous Driving，《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》2018；
A Denoising Scheme for Randomly Clustered Noise Removal in ICCD Sensing Image，《Sensors》2017s17020233；
Parallel driving in CPSS: a unified approach for transport automation and vehicle intelligence，《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2017.7510598；
Parallel learning: A perspective and a framework，《EEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2017.7510493；
Large Margin Learning in Set to Set Similarity Comparison for Person Re-identification，《IEEE Transactions on Multimedia》2017.2755983；
Modeling 4D Human-Object Interactions for Joint Event Segmentation, Recognition, and Object Localization，《IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell》2016.2574712；
Generalized Correntropy for Robust Adaptive Filtering，《IEEE Transactions on Signal Processing》2016.2539127；
Incorporating image priors with deep convolutional neural networks for image super-resolution，《NEUROCOMPUTING》2016.02.046；
Convergence of a Fixed-Point Algorithm under Maximum Correntropy Criterion，《IEEE Signal Processing Letters》2015.2428713；
Similarity learning on an explicit polynomial kernel feature map for person re-identification，《Conference on Computer Vision and Pattern》2015/06。
著作代表：
《数字信号处理简明教程习题解析》（第2版），郑南宁等著，西安交通大学出版社2022年10月出版；
《人工智能本科专业知识体系与课程设置》，作者郑南宁，清华大学出版社2019年09月出版；
《计算机视觉与模式识别》，郑南宁著，国防工业出版社1998年03月出版。
讲座课题：
《常识推理与具身智能》
《人工智能的发展与监管》
邀请老师演讲、授课请致电：19821197419 阎老师[微信同号]
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