李楠楠 副教授

数据科学与大数据技术系，计算机科学与技术学科

毕业院校：大连理工大学

通信地址：辽宁省大连市凌海路1号

    学位：博士

邮箱：nannanli@dlmu.edu.cn

主要研究方向：计算机图形学、计算机视觉、计算几何、人工智能

邮编：116026

| 教育经历

2013.12-2014.12 美国纽约州立大学 计算机科学专业 联合培养博士

2010.09-2017.07 大连理工大学 计算数学 硕博连读

2006.09-2010.07 大连理工大学 应用数学专业  学士

| 工作经历

2021.10-今 大连海事大学  智能科学与技术党支部  书记

2021.10-今 大连海事大学  数据科学与大数据专业  专业负责人  

2021.10-今 大连海事大学  数据科学与大数据系  系主任

2019.01-2022.11 大连海事大学 计算机科学与技术流动站 博士后

2019.01-2022.11 大连海事大学 计算机科学与技术流动站 博士后

2022.7-今 大连海事大学 信息科学技术学院 副教授

2018.01-2022.06 大连海事大学 信息科学技术学院 讲师

| 讲授课程

1. 应用统计学与R语言

2. 专业英语（数据科学与大数据技术）

3. Spark大数据技术与应用

4. 机器学习

5. 计算方法与Matlab

| 研究领域

1. 3D模型智能生成

2. 3D模型语义及功能性相关分析

3. 机器人智能抓取

4. 智能CAD

5. 医学影像智能分析

| 社会兼职

1. 中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会委员

2. 中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会委员

2. 中国解剖学会智慧解剖学专委会委员

学术成果

 | 期刊论文

1. Robust and Feature-preserving Point Denoising via Adaptive Scale Selection Mechanism, Communications in Information and Systems, accepted.

2. HieGeneNet: Hierarchical Implicit 3D Shapes Generation with Single View Images, Communications in Information and Systems, accepted.

3. Joints-Centered Spatial-Temporal Features Fused Skeleton Convolution Network for Action Recognition, IEEE Transactions on Multimedia，26: 4602-4616 (2024).

4. Ni-DehazeNet Representation Learning via Bilevel Optimized Architecture Search for nighttime dehazing, The Visual Computer, 2023.

5. Unsupervised Single-Image Dehazing via Self-Guided Inverse-Retinex GAN, IEEE Transactions on Industrial Informatics，2023.

6. Multi-scale and multi-level shape descriptor learning via a hybrid fusion network， Graphical Models 119 (2022): 101-121.

7. Single-image dehazing via depth-guided deep retinex decomposition, The Visual Computer, 2022.

8. The Normal Estimation Method of Point Cloud Model Based on Geometric Feature Enhancement and Feature-preserving Surface Fitting, Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2022

9. Isometric Correspondence of 3D Models with Geodesic Curves Constraints Functional Maps, Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics，2021.

10. Adaptive and Feature-Preserving Bilateral Filters for Three-Dimensional Models, Traitement du Signal, Vol. 37, No. 2, April, pp. 157-168, 2020.

11. Adaptive and Feature-preserving Mesh Denoising Schemes based on Developmental Guidances, IEEE Access, Sep 18, volume 8, 2020.

12. SAC-NMF-driven Graphical Feature Analysis and Applications, Mach. Learn. Knowl. Extr. , 2, 630–646,2020.

13. Non-rigid 3D shape retrieval based on multi-scale graphical image and joint Bayesian，Computer Aided Geometric Design，2020.

14. Deep Neural Networks with Distance Distributions for Gender Recognition of 3D Human Shapes, IEEE Access， On page(s): 1-10, Print ISSN: 2169-3536, Online ISSN: 2169-3536, 2020.

15. Learning diffusion on global graph: A PDE-directed approach for feature detection on geometric shapes, Computer Aided Geometric Design, vol.72, pp.111-125, 2019.

16. Edge-preserving Filter with Adaptive L0 Gradient Optimization, International Journal of Distributed Sensor Networks, vol.15(2), pp.1-13, 2019.

17. An efficient algorithm for finding the Minimum Perimeter Convex Hull of Disjoint Segments, Computer Science and Application Engineering 2018, Huhehaote, China.

18. Encoding the Models with Object-aware Feature Basis: A New Analytical Tool for Graphic Applications, International Conference on Digital Home 2018, Guilin, China.

19. Lightweight of Shell Models based on Heat Diffusion and 3D Printing, International Conference on Virtual Reality and Visualization 2017, Qingdao, China.

20. The Rectification of Document Images using Text-features. International Conference on Virtual Reality and Visualization 2017, Qingdao, China.

21. A High-capacity 3D Steganography Algorithm with Adjustable Distortion, IEEE Access, vol.5, pp.24457-24466, 2017,

22. Generalized Local-to-global Shape Feature Detection based on Graph Wavelets, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol.22, no.9, pp.2094-2106, 2016.

23. Multi-scale Mesh Saliency based on Low-rank and Sparse Analysis in Feature Space, Computer Aided Geometric Design, vol.35, Issue C, pp.206-214, 2015.

24. The Application of L1-optimization in Mesh Denoising, Journal of Image and Graphics, vol.19, no.4, pp.637-644, 2014

25. Reweighted Global Bilateral Filtering Based on Normal Regularization, Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, vol.26, no.3, pp.370-377, 2014.

| 专利成果

1. 一种基于小数据样本学习的兴趣特征识别检测方法，专利号：201810604352.6

2. 一种基于上下文分解特征融合的水下图像增强方法，专利号：202210430466.X

3. 一种基于光照信息引导的无监督低光图像增强方法，专利号：202210646447.0

4. 一种基于特征分析和尺度选择的点云去噪方法，专利号：202310112492.2

5. 基于多模态数据融合特征学习的单视图三维模型重建方法及系统，专利号：202410358728.5

| 科研项目

1. 国家自然科学基金项目，语义驱动的几何模型一般性特征分析与应用研究，2019.1.1-2021.12.31，主持。

2. 大连市科技创新基金(应用基础研究)项目， 基于深度学习的医学3D打印数字模型生成软件算法研究，2019.1.1-2019.12.31，主持。

3. 北京航空航天大学国家重点实验室开放课题，三维模型上小样本驱动的一般化特征分析与应用, 2020.1.1-2022.12.31。

4. 博士后面上项目，小样本驱动的3D兴趣特征识别及其应用研究, 2020.7.1-2021.6.30，主持。

5. 高等学校基本科研业务费项目，基于深度特征融合的三维模型生成技术研究, 2021.1.1-2021.12.31，主持。

6. 高等学校基本科研业务费项目，深度引导的多尺度水下图像增强算法研究, 2024.1.1-2024.12.31，主持。

7. 国家自然科学基金，高维混合非线性结构数据分析及其应用，2015.01.01-2019.12.31，主要参与。

8. 国家自然科学基金，周期性极小曲面多孔结构在模型轻量化中的建模与优化研究，2017.01.01-2021.12.31，主要参与。

|主要荣誉

1. 2018年获辽宁省自然科学学术成果奖一项

2. 2019年入选大连市青年才俊

3. 2020大连海事大学研究生教育教学成果二等奖

4. 2020年入选大连海事大学星海工程教师培养计划

5. 2021年入选大连市本地发展紧缺人才

6. 2022辽宁省研究生教学成果二等奖

7. 2023年6月校级课程思政教学设计案例比赛（本科生组）三等奖

8. 2024年荣获大连海事大学优秀本科生毕业设计指导教师

| 招生信息