成宝芝，工学博士，教授，硕士生导师。2007年3月毕业于东北大学通信与信息系统专业，获工学硕士学位；2012年12月毕业于哈尔滨工程大学信号与信息处理专业，获工学博士学位；2017年10月从哈尔滨工程大学计算机科学与技术博士后流动站出站。研究方向：高光谱图像处理及应用，计算机视觉及智能检测，深度学习等。
l 科研项目
(1) 2024.01-2027.12,面向6G复杂异质电磁空间的动态频谱智能协同共享方法
研究—国家自然科学基金项目,参与；
(2) 2023.07-2026.07,基于小样本分析与张量表示的多模态高光谱图像异常目
标检测关键技术研究—江苏省高等学校基础科学研究重大项目,主持；
(3) 2019.07-2022.12,基于张量分解的高光谱图像目标检测方法研究—黑龙江
省自然科学基金项目,主持；
(4) 2019.07-2022.12,张量理论在高光谱图像目标检测方法中的应用研究—黑
龙江省自然科学基金项目,参与；
(5) 2024.12-2027.12，高光谱图像异常目标检测及视觉处理器件系统—横向课
题,主持；
(6) 2024.11-2027.11，多场景智能遥感图像目标检测及深度视觉处理系统—横
向课题,主持；
(7) 2023.10-2025.10,基于智能视觉的车床零部件结构缺陷检测系统开发—横
向课题,主持。
l 代表性论文
(1) Baozhi Cheng, Yan Gao. Hyperspectral anomaly detection via low-rank and sparse decomposition with cluster subspace accumulation, Scientific Reports, (2024)14:29530；
(2) Lili Zhang, Baozhi Cheng. A combined model based on stacked autoencoders and fractional Fourier entropy for hyperspectral anomaly detection, International Journal of Remote Sensing, 2021, 42(10): 3611-3632.（通讯作者）；
(3) Lili Zhang, Baozhi Cheng. Sparse representation and modified tensor projection for hyperspectral anomaly detection, Infrared Physics & Technology, 2020, 106: 1-10.（通讯作者）；
(4) Cheng Baozhi, Zhao Chunhui. A new anomaly target detection algorithm for hyperspectral imagery based on optimal band subspaces, JOurnal of Applied Science and Engineering, 2020, 23(2): 213-224；
(5) 成宝芝, 赵春晖. 联合空间预处理与双边滤波的稀疏RX高光谱异常检测, 哈尔滨工程大学学报, 2019, 40(4): 851-857；
(6) Cheng Baozhi. Anomaly Detection in Hyperspectral Imagery Based on Spectral Dimensions Transformation and Spatial Filter, Journal of Applied Science and Engineering, 2017(1):107-120；
(7) 成宝芝, 赵春晖, 张丽丽, 等. 联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱异常检测, 光学学报, 2017(4):0428001；
(8) 成宝芝, 张丽丽, 赵春晖. 联合低秩张量分解与稀疏表示的高光谱异常目标检测算法,电光与控制,2023,30(1): 57-62.
l 授权发明专利
(1) 成宝芝, 孙宇丹, 张丽丽，等. 一种稀疏高光谱异常目标检测方法, 2022-02, CN201810115889.6；
(2) 张丽丽, 成宝芝. 基于联合深度置信网络的高光谱图像异常目标检测方法, 2023-04, CN201911027963.X.
l 获得奖励
(1) 联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱异常检测,市自然科学技术成果奖，二等奖，2019年，第一名；
(2) 全球校园人工智能算法精英大赛优秀指导教师，2024年.
l 联系方式：Email：chengbaozhigy@163.com
