博士、教授、硕士生导师、鹭江优秀学者，福建省模式识别与图像理解重点实验室副主任、福建省计算机学会理事、CSIG机器视觉专委会委员。主要研究方向包括计算机视觉、深度学习、人工智能等。目前已主持科研项目10余项。发表SCI、EI检索的学术论文40余篇，其中以第一作者或通讯作者发表论文30余篇。曾获得福建省科技进步一等奖、福建省科技进步二等奖、福建省科技进步三等奖、厦门市科技进步三等奖、2021年福建省计算机学会学术年会论文奖二等奖、VCIP国际会议最佳前10%论文奖、中国机器学习会议优秀论文奖等。获厦门市记功奖励。被评为厦门理工学院“党员名师先锋岗”、厦门理工学院“优秀教师”、“中国软件杯”大学生软件设计大赛“最佳指导教师”、厦门火炬高新区高校专业新星挑战大赛“优秀指导教师”等。
Email：chensi@xmut.edu.cn
教育背景：
2011/09 - 2014/06，厦门大学，信息科学与技术学院、人工智能基础专业，理学博士；
2008/09 - 2011/06，福建师范大学，数学与计算机科学学院、计算机应用技术专业（推荐免试），工学硕士；
2004/09 - 2008/07，福建师范大学，数学与计算机科学学院、计算机科学与技术（师范）专业，理学学士。
工作经历：
2023/08-至今，厦门理工学院，计算机与信息工程学院，教授；
2017/10-2023/08，厦门理工学院，计算机与信息工程学院，副教授；
2015/11 - 2017/10，厦门理工学院，计算机与信息工程学院，校聘副教授；
2014/08 - 2015/11，厦门理工学院，计算机与信息工程学院，讲师。
讲授课程：
编译原理（本科生课程）
离散数学（本科生课程）
算法分析与设计（本科生课程）
人工智能前沿技术（研究生课程）
部分科研项目：
[1] 国家自然科学基金青年项目“基于局部协同表示与压缩感知的在线半监督多示例学习目标跟踪算法研究”（61503315），2016.01-2018.12，项目负责人。
[2] 国家自然科学基金面上项目“面向噪声标签的增量式人脸表情识别方法研究”（62372388），2024.01-2027.12，排名第二。
[3] 福建省自然科学基金面上项目“基于孪生网络与元学习的长时目标跟踪方法研究”（2021J011185），2021.11-2024.11，项目负责人。
[4] 福建省自然科学基金面上项目“基于深度学习与相关滤波器的视觉目标检测和在线跟踪算法研究”（2018J01576），2018.04-2021.04，项目负责人。
[5] 厦门市青年创新基金项目“复杂场景下基于深度学习的视觉目标跟踪方法研究”（3502Z20206068），2020.07-2023.06，项目负责人。
[6] 厦门理工学院“科研攀登计划”资助项目“基于深度检测的在线目标跟踪方法研究”（XPDKT19013），2019.12-2022.12，项目负责人。
[7] 厦门理工学院高层次人才项目“基于半监督学习的运动目标跟踪算法研究”（YKJ14020R），2015.01-2017.12，项目负责人。
[8] 国家自然科学基金面上项目“海量移动对象情境查询与分析预测关键问题研究”（61672442），2017.01-2020.12，项目参与人。
[9] 福建省科技计划高校产学合作项目“基于交互式主动学习的病理图像辅助诊断平台研发”（2021H6035），2021.08-2024.08，项目参与人。
代表性论文：
[1] Si Chen, Hui Da, Da-Han Wang, Xu-Yao Zhang, Yan Yan, Shunzhi Zhu. HASI: Hierarchical attention-aware spatio-temporal interaction for video-based person re-identification, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023. (SCI检索, JCR 1区, CCF B类期刊)
[2] Si Chen, Xueyan Zhu, Yan Yan, Shunzhi Zhu, Shao-Zi Li, Da-Han Wang. Identity-aware contrastive knowledge distillation for facial attribute recognition, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 33(10): 5692-5706, 2023. (SCI检索, JCR 1区, CCF B类期刊)
[3] Liuxiang Qiu, Si Chen, Yan Yan, Jing-Hao Xue, Da-Han Wang, Shunzhi Zhu. High-order structure based middle-feature learning for visible-infrared person re-identification, AAAI, 2024. (EI检索, CCF A类会议）
[4] Yan Yan, Ying Shu, Si Chen, Jing-Hao Xue, Chunhua Shen, Hanzi Wang. SPL-Net: Spatial-semantic patch learning network for facial attribute recognition with limited labeled data, International Journal of Computer Vision (IJCV), 131(8): 2097-2121, 2023. (SCI检索, JCR 1区, CCF A类期刊)
[5] Si Chen, Libo Wang, Zhen Wang, et al. Learning meta-adversarial features via multi-stage adaptation network for robust visual object tracking, Neurocomputing, 491: 365-381, 2022. (SCI检索, JCR 2区, CCF C类期刊)
[6] Si Chen, Xinyu Lai, Yan Yan, et al. Learning an attention-aware parallel sharing network for facial attribute recognition, Journal of Visual Communication and Image Representation, 90, 103745, 2023. (SCI检索, JCR 2区, CCF C类期刊)
[7] Si Chen, Liuxiang Qiu, Zimin Tian, et al. MTNet: Mutual tri-training network for unsupervised domain adaptation on person re-identification, Journal of Visual Communication and Image Representation, 90, 103749, 2023. (SCI检索, JCR 2区, CCF C类期刊)
[8] Si Chen, Bolun Xu, Miaohui Zhang, et al. HC-GCN: Hierarchical contrastive graph convolutional network for unsupervised domain adaptation on person re-identification. Multimedia Systems, 29: 2779–2790, 2023. (SCI检索, JCR 3区, CCF C类期刊)
[9] Si Chen, Huang Huang, Shunzhi Zhu, et al. SiamCCF: Siamese visual tracking via cross-layer calibration fusion. IET Computer Vision, 1-14, 2023. (SCI检索, JCR 4区, CCF C类期刊)
[10] Si Chen, Xueyan Zhu, Da-Han Wang, et al. Multi-zone transformer based on self-distillation for facial attribute recognition. FG, 2023. (EI检索, CCF C类会议)
[11] Libo Wang, Si Chen（通讯作者）, Zhen Wang, et al. Graph attention transformer network for robust visual tracking. ICONIP, 2022. (EI检索, CCF C类会议)
[12] 赖心瑜, 陈思（通讯作者）, 严严, 王大寒, 朱顺痣. 基于深度学习的人脸属性识别方法综述. 计算机研究与发展. 58(12): 2760-2782, 2021. (EI检索, CCF中文A类期刊)
[13] Xi Weng, Yan Yan, Si Chen, et al. Stage-aware feature alignment network for real-time semantic segmentation of street scenes. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2022. (SCI检索, JCR1区, CCF B类期刊)
[14] Delian Ruan, Rongyun Mo, Yan Yan, Si Chen, et al. Adaptive deep disturbance-disentangled learning for facial expression recognition. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2022. (SCI检索, JCR1区, CCF A类期刊)
[15] Ying Shu, Yan Yan, Si Chen, et al. Learning spatial-semantic relationship for facial attribute recognition with limited labeled data. CVPR, 2021. (EI检索, CCF A类会议）
[16] Xinyi Zou, Yan Yan, Si Chen, et al. When facial expression recognition meets few-shot learning: A joint and alternate learning framework. AAAI, 2022. (EI检索, CCF A类会议）
[17] Rongyun Mo, Yan Yan, Jing-Hao Xue, Si Chen, Hanzi Wang. D3Net: Dual-branch disturbance disentangling network for facial expression recognition. ACM MM, 2021. (EI检索, CCF A类会议)
[18] Delian Ruan, Yan Yan, Si Chen, et al. Deep disturbance-disentangled learning for facial expression recognition, ACM MM, 2020. (EI检索, CCF A类会议）
[19] Yan Yan, Ying Huang, Si Chen, et al. Joint deep learning of facial expression synthesis and recognition. IEEE Transactions on Multimedia, 22(11): 2792-2807, 2020. (SCI检索, JCR 1区, CCF B类期刊)
[20] Ni Zhuang, Yan Yan, Si Chen, et al. Multi-label learning based deep transfer neural network for facial attribute classification. Pattern Recognition, 80: 225-240, 2018. (SCI检索, JCR 1区, CCF B类期刊)
[21] Si Chen, Shaozi Li, Rongrong Ji, et al. Discriminative local collaborative representation for online object tracking. Knowledge-Based Systems, 100(2016): 13-24, 2016. (SCI检索, JCR 1区, CCF C类期刊)
[22] Si Chen, Shunzhi Zhu, et al. Robust visual tracking via online semi-supervised co-boosting. Multimedia Systems, 22(3): 297–313, 2016. (SCI检索, JCR 3区, CCF C类期刊)
[23] Si Chen, Shaozi Li, Songzhi Su, et al. Online MIL tracking with instance-level semi-supervised learning. Neurocomputing, 139: 272–288, 2014. (SCI检索, JCR 2区, CCF C类期刊)
[24] Si Chen, Shaozi Li, Songzhi Su, et al. Online semi-supervised compressive coding for robust visual tracking. Journal of Visual Communication and Image Representation, 25(5): 793–804, 2014. (SCI检索, JCR 2区, CCF C类期刊)
[25] 陈思, 苏松志, 李绍滋, 吕艳萍, 曹冬林. 基于在线半监督boosting的协同训练目标跟踪算法. 电子与信息学报, 36(4): 888–895, 2014. (EI检索中文期刊)
知识产权（专利）：
[1] 发明专利，基于深度双路径学习网络的人脸属性识别方法及系统，授权号：ZL202010829155.1，已授权，2022.02.18，排名第一。
[2] 发明专利，在线多示例学习目标跟踪方法、终端设备及存储介质，授权号：ZL201910022615.7，已授权，2021.01.26，排名第一。
[3] 发明专利，一种基于邻域保持的鉴别嵌入人脸识别方法，授权号：ZL201510044884.5，已授权，2017.10.27，排名第二。
[4] 发明专利，基于高效模板更新与选择机制的双向目标跟踪方法及系统，授权号：ZL 2021 1 0780748.8，已授权，2023.06.06，排名第一。
[5] 发明专利，基于并行共享多任务网络的人脸属性识别方法及系统，授权号：ZL 2021 1 0853369.7，已授权，2023.06.06，排名第一。
[6] 发明专利，基于多阶段自适应网络的鲁棒目标跟踪方法及系统，申请号：202111425943.5，已申请，2021.11.26，排名第一。
[7] 发明专利，基于自适应对比知识蒸馏的人脸属性识别方法及系统，申请号：202111658276.5，已申请，2021.12.30，排名第一。
[8] 发明专利，基于交互与聚合式特征优化的孪生跟踪方法及系统，申请号：202210600748.X，已申请，2022.05.30，排名第一。
[9] 发明专利，基于深度相互学习的跨域行人重识别方法及系统，申请号：202210603100.8，已申请，2022.05.30，排名第一。
[10] 发明专利，基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法及系统，申请号：202210994557.6，已申请，2022.08.18，排名第一。
[11] 发明专利，基于自蒸馏Transformer的人脸属性识别方法及系统，申请号：202210995088.X，已申请，2022.08.18，排名第一。
[12] 发明专利，基于全局-局部图卷积网络的跨域行人重识别方法及系统，申请号：202210994031.8，已申请，2022.08.18，排名第一。
[13] 发明专利，基于特征重构的跨模态行人重识别方法及系统，申请号：202310406803.6，已申请，2023.04.17，排名第一。
[14] 发明专利，基于多帧交互与多层融合的视频行人重识别方法及系统，申请号：202310751151.X，已申请，2023.06.25，排名第一。
[15] 发明专利，基于高阶结构建模的跨模态行人重识别方法及系统，申请号：2023113667347，已申请，2023.10.20，排名第一。
指导学生获奖情况：
[1] 2020年第九届“中国软件杯”大学生软件设计大赛（A类赛事）国家一等奖，指导教师（作品：基于计算机视觉的交通场景智能应用）
[2] 2021年第十届“中国软件杯”大学生软件设计大赛（A类赛事）国家一等奖，指导教师，获最佳指导教师（作品：基于百度飞桨的单/多镜头行人追踪）
[3] 2021年首届福建青年科普创新实验暨作品大赛一等奖，指导教师（作品：智能交通监控与违章检测系统）
[4] 2021年第十届“锐智杯”福建省大学生智能设计大赛二等奖，指导教师（作品：基于百度飞桨的多目标行人追踪系统）
[5] 2019年中国大学生计算机设计大赛福建省三等奖，指导教师（作品：《新型的基于在线学习的视觉目标跟踪系统》、《海洋之梦》）
[6] 2023年第十六届“挑战杯”福建省大学生课外学术科技作品竞赛（A类赛事）三等奖，指导教师
