研究领域：图像处理、机器学习、数据分析与处理。\n从业经历：厦门大学信息科学与技术学院教授，福建省高等学校新世纪优秀人才，厦门大学信号与信息处理学科带头人，福建省智慧城市感知与计算重点实验室副主任，厦门大学通信工程系副主任。1998年、2003年分别获得合肥工业大学仪器科学与光电工程学院学士学位、博士学位；2006.1 – 2008.10年厦门大学物理学博士后流动站博士后；2009.9 – 2011.3受国家留学基金委与美国Duke大学双重资助在Duke大学电子与计算机工程系从事博士后研究工作。长期从事将机器学习算法应用于解决图像处理、医学影像、金融数据、雷达数据、文本数据的智能分析与处理的工作。\n\n\n高维数据处理的应用？\n什么是高维数据？随着科学技术的发展，人们在实际应用过程中经常会碰到各种类型的海量数据，如证券市场交易数据、多媒体图形图像视频数据、航天航空采集数据、生物特征数据等，这些数据在统计处理中通常称为高维数据。这些数据的体量通常都十分的庞大，处理起来十分的繁杂和困难。比如：维数的增加会导致数据的计算量迅速上升；高维导致空间的样本数变少，使得某些统计上的渐近性难以实现；传统的数据处理方法在处理高维数据时不能满足稳健性要求等那我们拿高维数据有什么办法呢？高维数据的降维如何处理？高维数据应该如何应用？