陈静静(Jingjing Chen),现任复旦大学计算机科学技术学院副教授、硕士生导师。她是“浦江人才计划”入选者、“上海海外高层次人才”支持对象。2018年获得香港城市大学博士学位,2018年9月至2019年7月在新加坡国立大学从事博士后研究,2019年7月加入复旦大学。
陈老师主要研究方向包括:
她主持/参与了多项国家级项目,包括自然科学基金、科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、上海市行动计划等。
在ACM Multimedia、CVPR、ICCV、AAAI、ICMR、IEEE TIP、IEEE TMM、IEEE TPAMI等国际顶级会议与期刊上发表论文90余篇,曾荣获多项国际奖项,包括:
- 2016年 ACM Multimedia 最佳学生论文奖(CCF A类会议)
- 2017年 Multimedia Modeling 最佳学生论文奖
- 2021年 “AI 2000最具影响力学者提名奖”
她还担任多个国际期刊审稿人、国际会议领域主席/程序委员会委员。
🔬 研究方向
- 模型与数据的安全性(如Deepfake检测、后门攻击)
📚 代表性论文
Chen, J., & Ngo, C. W. (2016). Deep-based ingredient recognition for cooking recipe retrieval. In Proceedings of the 24th ACM International Conference on Multimedia (pp. 32–41). [Citations: 479]
-
Zi, B., Chang, M., Chen, J., Ma, X., & Jiang, Y. G. (2020). Wilddeepfake: A challenging real-world dataset for deepfake detection. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia (pp. 2382–2390). [Citations: 450]
Zhao, S., Ma, X., Zheng, J., Bailey, J., Chen, J., & Jiang, Y. G. (2020). Clean-label backdoor attacks on video recognition models. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. [Citations: 336]
Zhu, J., Wang, Z., Chen, J., & Jiang, Y. G. (2022). Balanced contrastive learning for long-tailed visual recognition. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. [Citations: 245]
Wang, R., Wu, Z., Weng, J., Chen, J., Qi, G. J., & Jiang, Y. G. (2022). Cross-domain contrastive learning for unsupervised domain adaptation. IEEE Transactions on Multimedia, 25, 1665–1673. [Citations: 195]
📢 招生信息(2024-2025)
🎓 研究员招聘
- 欢迎具有博士学位、在多媒体分析或生成式AI方向有研究经验的申请者。
- 要求在顶会(NeurIPS, CVPR, ICML, AAAI, ACM MM等)或顶刊(TPAMI, TIP, TMM等)发表过论文。
🧑💻 实习生招聘(2-3名)
- 请发送简历至邮箱:
chenjingjing@fudan.edu.cn
❗ 博士生(2025年秋季)暂无名额,请关注后续招生通知。
📬 联系方式
- 📧 邮箱:chenjingjing@fudan.edu.cn
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