李佳楠
| 姓名 | 李佳楠 |
| 性别 | 女 |
| 学校 | 西安电子科技大学 |
| 部门 | 计算机科学与技术学院 |
| 学位 | 学历：博士研究生毕业 |
| 学历 | 毕业院校：西安电子科技大学 |
| 职称 | 讲师 |
| 联系方式 | 在职信息：在岗 |
| 邮箱 | lijianan@xidian.edu.cn |
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个人简介：Personal Profile 个人简介：李佳楠，西安电子科技大学计算机科学与技术学院华山准聘副教授，工学博士，河南省济源市人。2013年6月于郑州大学获学士学位。2016年6月于西安电子科技大学获硕士学位。2021年6月于西安电子科技大学获博士学位。现任教于西安电子科技大学，计算机科学与技术学院软件工程系。科学研究：本人面向国家人工智能方向的需求，长期从事智能处理的理论和应用研究工作。主要研究方向包括图像及视频理解，行为识别，智能推荐等方面的工作。近年来，在多个国际知名学术期刊及会议IEEE-TCSVT, PR, ACMMM等发表多篇高水平学术论文。先后参与科技部重点研发计划、国家自然科学基金、陕西省重点研发计划等多项科研项目，相关成果申请或授权国家发明专利多项。招生信息：目前隶属李青山教授团队，团队常年招收软件工程、电子信息等方向博士生、硕士生、以及学有余力的本科实习生。热诚欢迎有志于相关研究方向的优秀学生加入我们团队。部分学术论文研究成果： [1] Jianan Li, Xuemei Xie*, Qingzhe Pan, Yuhan Cao, Zhifu Zhao, Guangming Shi. SGM-Net: Skeleton-guided multimodal network for action recognition[J]. Pattern Recognition, 2020, 104, 107356-107369. (TOP期刊 IF 8.5, 一类贡献度)[2] Jianan Li, Xuemei Xie*, Yuhan Cao, Qingzhe Pan, Zhifu Zhao, Guangming Shi. Knowledge embedded GCN for skeleton-based two-person interaction recognition[J]. Neurocomputing, 2019, 12: 20503-20513. (TOP期刊 IF 5.7, 一类贡献度)[3] Jianan Li, Zhifu Zhao, Jiawen Yang, et al. Self-constructing Temporal Excitation Graph for Skeleton-based Action Recognition[J]. IEEE Sensors Journal, 2023. (IF 4.3, 二类贡献度)[4] Zhifu Zhao, Chen Ziwei, Li Jianan*, et al. STDM-transformer: Space-time dual multi-scale transformer network for skeleton-based action recognition[J]. Neurocomputing, 2024, 563: 126903. (TOP期刊 IF 5.7, 一类贡献度)[5] Zhao Zhifu, Ziwei Chen, Jianan Li*, et al. Glimpse and Zoom: Spatio-Temporal Focused Dynamic Network for Skeleton-based Action Recognition[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024. (TOP期刊 IF 8.4, 一类贡献度)[6] Qingzhe Pan, Zhifu Zhao, Xuemei Xie*, Jianan Li, Yuhan Cao and Guangming Shi. View-normalized Skeleton Generation for Action Recognition[C]. Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia. 2021: 1875-1883.（CCF-A类会议）[7] Qingzhe Pan, Zhifu Zhao, Xuemei Xie*, Jianan Li, Yuhan Cao and Guangming Shi. "View-Normalized and Subject-Independent Skeleton Generation for Action Recognition," in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2022. (TOP期刊 IF 5.8, 一类贡献度) |
