职称：副教授/博士(后)/硕士研究生导师
个人简介：
陕西宝鸡人，计算机应用技术专业博士，软件工程专业博士后。本科毕业于西北工业大学电子信息学院，硕士和博士均毕业于西北大学信息科学与技术学院。目前为西北大学计算机学院副教授，软件工程系主任, 西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心技术骨干。
主要研究领域：
机器学习理论，颅骨颅面形态学分析、破损文物虚拟修复以及医学影像分析等人工智能交叉应用。
目前招生专业：
软件工程(学硕）: 2名/年;
软件工程(专硕）: 2名/年;
E-mail: zhanghb@nwu.edu.cn;
QQ: 147375689;
欢迎对相关研究方向感兴趣的同学积极加入，要求能吃苦钻研，善于思考，在数学，英语，编程等方面具有扎实的基本功。
教学情况：
讲授本科生课程：《线性代数》、《概率论与数理统计》、《工程数学》、《大数据挖掘与统计学习》与《大数据分析实践》等。
讲授研究生课程：《可视化技术（可视化基础章节）》、《大数据理论与技术（医学影像分析专题）》、《空间数据结构（文物复原专题）》及《组合数学（部分章节）》等。
承担本科生毕业设计、本科生班主任、学术导师、研究生指导工作。
计算机学院“信息数学”课程团队成员；
计算机学院“工程数学”课程教学团队负责人。
教学成果：
指导本科生获第16届中国计算机设计大赛国赛决赛一等奖1项；
指导本科生获第14届中国计算机设计大赛国赛决赛三等奖1项；
指导研究生获第18届研究生电子竞技大赛西北赛区一等奖1项；
指导研究生获第17届研究生电子竞技大赛西北赛区二等奖1项；
指导研究生获第17届研究生电子竞技大赛西北赛区三等奖1项；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于深度自编码器的早期肿瘤快速检测》结题优秀；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于深度网络的玉米害虫识别方法研究》结题优秀；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于区块链的知识产权保护系统》结题优秀;
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于爬虫的京东评论情感分析与可视化系统》结题；
指导本科生完成大学生省级创新创业项目《基于机器学习的图像拼接系统设计与实现》结题。
公共服务：
2017.11-2019.3 信息学院 教学秘书；
2020.9 - 2025.9 软件工程系 副主任；
2025.10 – 至今 软件工程系 主任；
科研情况：
主持完成国家自然科学基金青年项目一项，陕西省自然科学基金青年项目一项，先后参与国家自然科学基金项目五项。
学术成果：
已发表论文(第一作者或通讯作者)：
(1) MultiRegNet: A Novel Multimodal Registration Network Framework for the 3D CT-Volume and 3D Point Cloud Data[J], IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2025; (中科院一区Top，IF:11.7); （第一作者）
(2) A Novel Deep Neural Network for Identification of Sex and Ethnicity based on Unknown Skulls [J]. Pattern Recognition, 2025: 111450; (中科院一区TOP: 001428701200001；IF:7.5); （第一作者）
(3) UL-Phys:Ultra Lightweight Remote Physiological Measurement in Facial Videos Based on Unsupervised Learning [J], Applied Soft Computing, 2025; (中科院二区TOP；IF:7.2); （第一作者）
(4) CR-DM: A novel craniofacial reconstruction framework based on diffusion model [J]. Multimedia Systems, 2025, 31(1): 1-16. （第一作者）
(5) RCFI-Net: A reliable correspondences evaluation and feature interaction network for fast and accurate point cloud registration [J], Applied Soft Computing, 2024,163.111839; (中科院一区TOP: 001259736900001；IF:7.2); （第一作者）
(4) LBCapsNet: a lightweight balanced capsule framework for image classification of porcelain fragments [J]. Heritage Science, 2024, 12.133 (中科院一区Top: 001209728000001，IF:2.6); （通讯作者）
(5) Industrial Computed Tomography for Three-Dimensional Cultural Relic Model Reconstruction based on L1-αL2+TV Norm Minimization [J], Measurement, 2024, 225:114057; (中科院二区Top: 001153375700001，IF:5.2); （第一作者）
(6) Adaptive shrinking reconstruction framework for cone-beam X-ray luminescence computed tomography [J], Biomedical Optics Express, 2020.夏季, 11(7): 3717-3732; (中科院二区: 000577445900007；IF:3.732); （第一作者）
(7) OPK_SNCA: Optimized prior knowledge via sparse non-convex approach for cone-beam X-ray luminescence computed tomography imaging [J], Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2022, 215; (中科院二区 TOP: 000766132300011；IF:5.428); （第一作者）
(8) A novel compression framework of the dense point-cloud model for cultural heritage artifacts [J]. Multimedia Tools and Applications, 2022, 81(23): 32817-32839; (SCI:000782551400001；IF:2.757); （第一作者）
(9) Classification of EEG Signals for Epileptic Seizures Using Feature Dimension Reduction Algorithm based on LPP [J]. Multimedia Tools and Applications, 2020, 80: 30261-30282; (SCI:000542539100001；IF:2.757); （通讯作者）
(10) Multi-core accelerated simulation of x-ray projection based on Unigraphics NX model [J], Concurrency And Computation: Practice And Experience, 2022, 2022(e6846); (SCI: 000744327000001；IF:1.536); （通讯作者）
(11) A fast reconstruction method of the dense point-cloud model for cultural heritage artifacts based on compressed sensing and sparse auto-encoder [J].Optical and Quantum Electronics, 2019.vol.51(10),pp.1-16; (SCI: 000490535300001; IF:2.084); （通讯作者）
(12) Sparse non-convex Lp regularization for cone-beam X-ray luminescence computed tomography [J]. Journal of Modern Optics, 2018,65(19):2193-2204; (SCI: 000449528600003; IF:1.657); （第一作者）
(13) 一种优化区域知识先验的稀疏角锥束X射线发光断层成像方法[J].光学学报,2022,42(01):218-227; (EI: 20220911713889); （第一作者）
(14) 面向青花瓷碎片图像的U-NET++拼接网络[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2024,36(3):379-387. (EI: 20242216183252). （第一作者）
(15) 基于动态图注意力机制的秦俑点云鲁棒配准[J]. 光学精密工程, 2022,30(24):3210-3224;(EI: 20230313385408); （通讯作者）
(16) Fast and Robust Reconstruction for Fluorescence Molecular Tomography via L1-2 Regularization [J]. BioMed Research International.2016,5065216:1-9.(SCI: 000390449700001; IF:2.13); （第一作者）
(17) Performance Evaluation of the Simplified Spherical Harmonics Approximation for Cone-beam X-ray Luminescence Computed Tomography Imaging[J]. Journal of Innovative Optical Health Sciences., 2017,10(6):175005. (SCI:000399088400010; IF:1.03)；（第一作者）
(18) Combined Multi-Spectrum and Orthogonal Laplacianfaces for Fast CB-XLCT Imaging with Single-View Data [J]. Optical Review. (SCI: 000423286600006; IF:0.496); （第一作者）
(19) X射线发光断层成像中笔束与锥束激发性能的对比[J].光学精密工程.2016,5(24):986-992.(EI: 20162502507694)；（第一作者）
(20) 基于非凸L1-2正则子的锥束X射线发光断层成像[J].光学学报, 2017,37(06):0617001.(EI: 20173003967974); （第一作者）
(21) 基于无监督网络框架的文物点云模型去噪 [J]. 激光与光电子学进展,2022, 59(12): 372-381. （通讯作者）
专利：
1. 一种基于视觉 Transformer 与多尺度特征聚合的非接触式心率检测方法、系统、设备及介质;
2. 一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法,（授权, 202111245398.1）；
3. 一种优化区域知识先验的稀疏角CB-XLCT成像方法,（授权, 202110429169.9）；
4. 一种混合范数的文物锥束CT重建方法；
5. 一种基于几何Transformer和高斯混合模型的三维点云配准方法；
6. 一种基于特征交互和可靠对应关系估计的三维点云配准方法；
6. 基于双重注意力机制特征提取的深度高斯混合模型颅骨配准方法；
7. 一种基于无监督网络框架的文物点云模型去噪方法;
8. 结合无监督学习与数据自增强的文物碎片点云分类方法；
9. 一种压缩感知矢量几何模型的压缩及恢复方法，（授权）.
其他信息
全国研究生教育评估监测专家库专家（硕士学位论文评审）、西安市科技专家库专家、中国计算机学会会员、中国人工智能学会会员、陕西省计算机学会会员。国家自然科学基金委通信评议专家。担任《Pattern Recognition》,《Applied Soft Computing》,《Neural Networks》、《Biomedical Optics Express》, 《Knowledge-Based Systems》，《Heritage Science》,《Journal of modern optics》,《 Optical and Quantum Electronics》,《Computer Methods and Programs in Biomedicine》、《光学学报》、《物理学报》以及《计算机应用研究》等期刊审稿人。
相关荣誉
第二届信息学院“课程思政”比赛第一名；
获评2023年度校级优秀硕士学位论文指导教师；
获评西北大学2023-2024教学年度校级优秀教师;
《颅面复原形态统计模型智能处理研究与应用》，陕西省计算机学会技术发明奖一等奖，2025年7月。
西北大学
NWU计算机学院