王俊祥

时间:2022年06月07日      点击:[119]

景德镇陶瓷大学研究生指导教师个人信息表

 

姓名

王俊祥

性别

出生年月

198511

 

专业技术职称

教授

导师类别

硕士生导师

最后学历

(毕业院校)

博士

中山大学

最后学位

(毕业院校)

博士研究生

中山大学

获聘招生学科

电路与系统

研究方向

多媒体信息安全、图像处理、陶瓷装备信息化。

联系电话

13879898917

E-mail

wjx851113851113@163.com

个人简历

全国电子学会通信与信息安全专委会委员(青年委员),中国图象图形学会数字媒体取证与安全专委会委员,CCF会员(menber),IEEE member, ACM member,江西省科技奖励评审专家,多个国际SCI期刊,如Information sciences等的特约审稿人。发表高水平科技论文30余篇,其中SCI 14篇。授权发明专利6项。主持国家项目3项,江西省科技项目5项(含江西省自然科学基金重点项目2项),江西省教育厅科技项目3项(含重点项目2项),其他地市级项目若干。研究领域:多媒体信息安全、图像处理、陶瓷装备信息化。

教学科研情况

 

 

 

 

担任研究生课程:

数字图像处理

数字信号处理

主要科研项目

1.直方图平移可逆信息隐藏算法的统一框架及其性能优化研究——国家自然科学基金,主持

2.基于多直方图载体的可逆信息隐藏技术研究及其在H.264格式视频上的应用——国家自然科学基金地区基金,主持

3.面向移动平台的安全可逆信息隐藏中若干关键技术研究——国家自然科学基金地区基金,主持

4.网络大数据环境下的高容量可逆内容认证技术研究——江西省青年科学基金重大项目,主持

5.基于线上日用陶瓷外观缺陷的全自动无损检测系统研发——江西省重点研发计划重点项目(技术创新引导类科技计划项目),主持

 

主要获奖:

2017年,江西省科技奖励评审专家;

2017年,江西省百千万人才

2020年,江西省“双千计划”首批培育类科技创新高端人才(青年)

2021年,江西省优秀共产党员。

学术论文、论著:(5)

[1] Rate and Distortion Optimization for Reversible Data Hiding Using Multiple Histogram Shifting Hiding. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017,47(2):315-326.

[2] A new computer vision based multi-indentation in section system for ceramics. Multimedia Tools and Applications, 2017,76(2):2495-2513.

[3] Multiple histograms based reversible data hiding by using FCM Clustering. Signal Processing,2019,159, pp.193-203.

[4]Unconstraintoptimalselectionofsideinformationforhistogramshiftingbasedreversibledatahiding. IEEE Access,2019,7(1):5564-5578.

[4]面向全容量的高性能彩色图像可逆信息隐藏算法, 应用科学学报,2019,37(5),744-760.

[5]一种基于同态滤波的陶瓷防眩光处理技术研究,陶瓷学报, 2019, 40(1), 62-66.

[6] Multiple Histograms Based Reversible Data Hiding: Framework and Realization[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019, PP(99):1-1.

[7] An effective steganalysis algorithm for histogram-shifting based reversible data hiding. Computers materials&continua,2020,64(1):325-344.

[8] A novel method for enhanced image based reversible data hiding. International Conference on Artificial Intelligence and Security (ICAIS), 2020,338–350.

[9]低复杂度的增强图像来源检测算法,西安电子科技大学学报,2020,48(1):1-12.

 

 

 

 

                                                  更新日期:2022.04.16

 

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