郑晨
简介：郑晨, 教授, 博士生导师, 2012年毕业于武汉大学并获博士学位, 2014.06-2018.11为中国科学院国家天文台博士后, 在国际专业刊物发表SCI及EI论文30余篇；主持了国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、河南省高校重点科研项目、河南省科技攻关项目等；入选了河南省优青青年科学基金项目(2022), 河南省高校科技创新人才(2021), 河南省青年骨干教师(2020),河南省青年人才托举工程(2020), BEVITOR伟德APP官网首届青年英才(2019) 、BEVITOR伟德APP官网优秀青年科研人才培育项目等；获得授权发明专利3项, 在审发明专利1项；受邀于2015年至2016年、2019年至2020年访问加拿大工程院院士章云教授, 于2019年在日本横滨举行的IGARSS国际会议上进行学术展示；获得第五届河南省自然科学学术奖一等奖(2022)、云南省自然科学奖二等奖(2023)、第四届中国（上海）国际发明创新展览会金奖，河南省教育厅自然科学技术成果奖二等奖(2019), 2015-2021年河南省第三届、第四届、第五届自然科学学术奖（一二三等奖各1项）, 河南省教育厅优秀论文奖(一等奖7项, 二等奖1项), 省级统计科学技术论文一等奖(2015), 2014-2018年间开封市第十至十四届自然科学优秀学术成果奖(一等奖4项, 二等奖1项), 2017和2019年获得BEVITOR伟德APP官网科研优秀奖；现任中国统计教育学会理事、河南省数字图形图像学会常务理事、河南省应用统计学会理事。
学习经历：
2007-2012年 武汉大学 概率论与数理统计 硕士、博士
2003-2007年 BEVITOR伟德APP官网 BEVITOR伟德 学士
工作经历：
2023-今 BEVITOR伟德APP官网 BEVITOR伟德 教授
2018-2022 BEVITOR伟德APP官网 BEVITOR伟德 副教授
2012-2017 BEVITOR伟德APP官网 BEVITOR伟德 讲师
2014-2018 中国科学院国家天文台 在职博士后
2015-2016 加拿大新布伦瑞克大学 博士后（合作导师：加拿大工程院院士 Y. Zhang）
2019-2020 加拿大新布伦瑞克大学 访问学者
研究方向：
1、基于深度随机场的高空间分辨率遥感影像多语义分割；
2、人工智能算法的应用研究
科研项目：
国家自然科学基金委面上项目：基于深度随机场的高空间分辨率遥感影像多语义分割41771375、2018/01-2021/01、结题、主持。
河南省青年人才托举工程项目：多类型特征与多语义标记协同的高分辨率遥感影像智能解译（2020HYTP013）2020-2021 ，在研，主持。
河南省青年骨干教师项目：地学知识准则与随机场模型协同的高分辨率遥感影像语义分割（2020GGJS030），2021/01-2023/12, 在研，主持。
河南省高校科技创新人才，22HASTIT015，应用统计，数学，2022/1-2024/12，在研，主持。
河南省自然科学基金优秀青年科学基金项目，深度随机场模型下数据与知识双重驱动的遥感影像智能解译, 232300421071, 2023-2025，在研，主持。
河南省重点研发与推广专项（科技攻关），192102210255，深度网络结构与随机场模型协同的遥感影像多语义智能分割，2019/01-2020/12，结题，主持。
国家自然科学基金委青年项目：像元与对象协同的遥感影像多语义尺度统计分割研究（41301470）、2014/01-2016/12、结题、主持。
河南省高等学校重点科研项目：遥感影像中城镇区域的语义多尺度统计识别研究（15A420001）、2015/01-2016/12、结题、主持。
河南省重点研发与推广专项（科技攻关），深度网络结构与随机场模型协同的遥感影像多语义智能分割，2019/01-2020/12，结题、主持
河南省高等学校基础科研业务费优秀青年培育项目、遥感影像中城镇区域的语义多尺度统计识别研究、2014/01-2019/12、结题、主持。
国家自然科学基金委青年项目，41101425、数据同化框架下多源遥感影像的融合与分割的协同研究、2012/01-2014/12、结题、参与。
国家自然科学基金委青年项目，41001256、数据协同框架下应用SAR影像变化信息构建类光学影像方法研究、2011/01-2013/12、结题、参与。
国家自然科学基金委青年项目，41001251、基于多类型特征集成统计建模的高分辨率遥感影像多粒度分割研究、2011/01-2013/12、结题、参与。
国家自然科学基金委青年项目，41001286、多层次区域和地物语义结构协同的高空间分辨率遥感影像分类、2011/01-2013/12、结题、参与。
国家自然科学基金委青年项目，11001209、重尾分布及相关风险模型中若干问题的研究、2011/01-2013/12、结题、参与。
发表论文：
[26] Chen Zheng, Chen Hu, Yuncheng Chen, Jingying Li, A Self-learning-Update CNN model for Semantic segmentation of remote sensing images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.20, 6004105, 2023.
[25] Jiaqi Wang, Chen Zheng*, Xiaohui Yang, Lijun Yang, Enhanceface: Adaptive Weighted Softmax Loss For Deep Face Recognition, IEEE Signal Processing Letters,
https://ieeexplore.ieee.org/document/9601307/, 2021.
[24] Chen Zheng, Yuncheng Chen, Jie Shao, Leiguang Wang*, An MRF-based multigranularity edge-preservation optimization for semantic segmentation of remote sensing images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, DOI: 10.1109/LGRS.2021.3058939, 2021.
[23] Chen Zheng, Yun Zhang, Leiguang Wang*. Multigranularity Multiclass-Layer Markov Random Field Model for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2020. (SCI, IF=5.855) （代码，multi-RAG and multi-feature and lable fields）
[22] Chen Zheng, Leiguang Wang*, Xiaohui Chen. A Hybrid Markov Random Field Model With Multi-Granularity Information for Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(8): pp. 1-13, 2019. (SCI, IF=3.827) （代码，hybird pixel and omrf MRF）
[21] Chen Zheng, Yuncheng Chen, Jie Shao, and Leiguang Wang. An MRF-Based Multigranularity Edge-Preservation Optimization for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS. 2020.(SCI, IF=3.833)
[20] Chen Zheng*, Yun Zhang, Leiguang Wang, Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery Using Object-based Markov Random Field Model with Auxiliary Label Fields, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017.5.01, 55(5):3015-3028 (SCI, IF=4.942)
[19]Leiguang Wang, Xin Huang, Chen Zheng, Yun Zhang, A Markov random field integrating spectral dissimilarity and class co-occurrence dependency for remote sensing image classification optimization, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017, 128:223-239 (SCI, IF= 6.387)
[18] Chen Zheng, Hongtai Yao. Segmentation for remote-sensing imagery using the object-based Gaussian-Markov random field model with region coefficients, International Journal of Remote Sensing, 40(11): pp. 4441-4472, 2019. (SCI)
[17] Chen Zheng, Leiguang Wang*, Xiaohui Chen. A Hybrid Markov Random Field Model With Multi-Granularity Information for Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(8): pp. 1-13, 2019. (SCI)
[16] Xiaohui Chen, Chen Zheng*, Hongtai Yao, Bingxue Wang, Image segmentation using a unified Markov random field model, IET Image Processing, 11(10): 860-869.
[15] Chen Zheng*, Yun Zhang, Leiguang Wang, Multi-layer Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery Using Hybrid Object-based Markov Random Field Model, International Journal of Remote Sensing, 2016.12.01, 37(23): 5505-5532 (SCI, IF= 1.724)
[14] Chen Zheng* , Jinsong Ping, Mingyuan Wang, Hierarchical Classification for the Topography Analysis of Asteroid (4179) Toutatis from the Chang'E-2 Images, ICARUS, 2016.06.25, 278:.119-127 (SCI, IF=3.131)
[13] Chen Zheng*, Wang, Leiguang, Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery Using Object-Based Markov Random Field Model With Regional Penalties, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2015.5.01, 8(5)：1924~1935 (SCI, IF=2.913) （代码，OMRF）
[12] Chen Zheng*, Ping, Jinsong, Wang, Mingyuan, Li, Wenxiao, Geocentric position preliminary detection from the extreme ultraviolet images of Chang'E-3, Astrophysics and Space Science, 2015.8.01, 358(2)(SCI, IF= 1.622)
[11] Chen Zheng, Leiguang Wang*, Hui Zhao, xiaohui Chen, Urban area detection from highspatial resolution remote sensing imagery using Markov random field based region growing, Journal of Applied Remote Sensing, 2014.8.15, 8(083566)：1~14 (SCI, IF= 1.107)
[10] Chen Zheng*, Image segmentation based on hierarchical belief propagation with variable weighting parameters, Optik, 2014.3.1, 125(3)：1158~1163 (SCI, IF= 0.835)
[9] Chen Zheng*, Wang, Leiguang, Chen, Rongyuan, Chen, Xiaohui, Image Segmentation Using Multiregion-Resolution MRF Model, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2013.7.01, 10(4)：816~820 (SCI, IF= 2.761)
[8] Chen Zheng, Sun Ding-qian, Chen Xiao-hui*, Remote Sensing Image Segmentation Based on a Multiresolution Region Granularity Analysis Method, SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2013.7.01, 33(7)：1912~1916 (SCI, IF=0.344)
[7] Chen Zheng* , Qin, Q., Liu, G., Hu, Y., Image segmentation based on multiresolution Markov random field with fuzzy constraint in wavelet domain, IET Image Processing, 2012.4.01, 6(3)：213~221 (SCI, IF= 1.044)
[6] 郑晨*, 王雷光, 胡亦钧, 秦前清, 利用小波域多尺度模糊MRF模型进行纹理分割, 武汉大学学报(信息科学版), 2010.9.5, (09)：1074~1078 (EI)
[5] 王雷光, 郑晨, 林立宇, 陈荣元, 梅天灿, 基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法, Guang Pu Xue Yu Guang Pu Fen Xi/spectroscopy and Spectral Analysis, 2011.01.01, (01)：177~183 (SCIE)
[4] 陈荣元, 郑晨, 申立智, 李广琼, 谭利娜, 多源影像融合与分割的协同方法, 电子学报, 2015.10.1, 43(10)：1994~2000 (EI)
[3] 陈荣元, 郑晨, 王雷光, 秦前清, MRF框架下的区域增长模型在城镇识别中的应用, 测绘学报, 2011.01.01, (02)：163~168 (EI)
[2] 陈荣元, 郑晨, 谢伟, 秦前清, 马尔可夫化的多尺度FCM在影像分割中的应用, 光电子.激光, 2012.01.01, (01)：167~173 (EI)
[1] 陈晓惠, 郑晨, 段汕, 秦前清, 胡亦钧, 形态小波域多尺度马尔可夫模型在纹理图像分割中的应用, 中国图象图形学报, 2011.01.01, (05)：761～766
国家授权（申请）专利：
郑晨, 姚鸿泰. 一种基于对象级Gauss-Markov随机场的图像语义分割方法[P] 中国ZL201711316006.X
陈荣元, 陈浪, 李广琼, 申立智, 石良武, 王雷光, 郑晨. 一种综合MRF和贝叶斯网络的遥感影像区域分割方法[P]. 中国ZL201410398161.0
郑晨, 平劲松, 陈晓惠, 陈运成, 王明远, 刘阳. 一种基于多层MRF聚类的深空探测影像形貌分析方法[P]. 中国202011558577.6
郑晨, 潘欣欣, 陈运成. 一种基于各向异性势函数的马氏场遥感图像分割方法[P]. 中国 201910302984.0
主讲课程
时间序列分析、贝叶斯统计、抽样技术
社会兼职
1、中国统计教育学会，理事
2、河南省数字图形图像学会，常务理事
3、河南应用统计学会，理事
荣誉与奖励：
河南省优青 2022
河南省高校科技创新人才 2021
河南省教学标兵 2021
开封市科技创新人才 2021
河南省自然科学学术奖工程技术一等奖 2021
第四届中国（上海）国际发明创新展览会 金奖 2021
河南省第三届本科高校教师课堂创新大赛 特等奖 2021
河南省教学技能竞赛 一等奖 2021
河南省青年人才托举工程 2020
河南省青年骨干教师 2020
BEVITOR伟德APP官网青年英才 2019
河南省教育厅科技成果二等奖 2019
第四届自然科学学术奖二等奖 2018
河南省教育厅自然科学技术成果奖（论文奖）一等奖2项 2017
BEVITOR伟德APP官网科研优秀奖 2017
河南省教育厅自然科学技术成果奖（论文奖）一、二等奖各1项 2016
开封市第十至十四届自然科学优秀学术成果奖（一等奖4项，二等奖1项） 2014-2018年
研究生培养
博士研究生 2名 硕士研究生 26名
欢迎各位同学、青年教师加盟我们的团队