高全学 博导
博士学科：通信与信息系统
硕士学科：通信与信息系统
工作单位：通信工程学院
通信地址：西安电子科技大学105信箱
电子邮箱：qxgao@xidian.edu.cn
办公电话：
办公地点：主楼1区137
博士，教授，博士生导师，省特支领军。1998年、2001年、2005年先后在西安公路交通大学机械系、甘肃工业大学材料学院、西北工业大学自动化学院获得学士、硕士、博士学位。增先后在香港理工大学、美国德州大学阿灵顿分校从事研究助理和访学。2005年11月在西安电子科技大学通信工程学院任教，2008年晋升为副教授，2013年晋升为教授，同年获得博士生导师资格。
主要从事多（跨）模态/多源数据分析、生成式AI、小样本学习、目标识别与检测、图像识别与去噪等领域的基础理论研究工作。主持国家自然科学基金项目、军科委基础加强、省自然科学基础研究重点项目、国防重点实验开放课题等30余项研究课题，参与国家自然科学基金重点项目。在国际一流期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transaction on Infomation Forensics and Security， Pattern Recognition和国际顶级会议（CCF A类）CVPR，ICCV，AAAI, IJCAI等处发表论文100余篇，并担任CCF A类会议 AAAI 2023 Session Chair和IJCAI 2019 Session Chair. 2023年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单（终身和年度双影响力）。
招生信息：欢迎编程、数学、英语基础较好的优秀学生加入多模态分析与理解实验室, 目前还有2个推免名额
- 祝贺周倩，卢晗，杨海洲三位硕士论文获得西安电子科大学2024年优秀硕士学位论文
- 祝贺李靖论文被CCF A类会议ACM SIGKDD（2024）录用
- 祝贺赵文慧论文被CCF A类会议AAAI（2024）录用
- 祝贺李靖论文被CCF A类会议AAAI（2024）录用
- 祝贺赵文慧论文Anchor Graph-Based Feature Selection for One-Step Multi-View Clustering.被IEEE Trans. Multim录用
- 祝贺周倩论文“unsupervised Discriminative Feature Selection via Contrastive Graph Learning“被IEEE Trans. Image Process.录用
- 祝贺李广飞2篇论文被EEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.录用
- 祝贺周倩，卢晗，赵文慧，梅时坤，章子豪获得2023年国家奖学金
- 祝贺李靖论文“Orthogonal Non-negative Tensor Factorization based Multi-view Clustering”被NeurIPS2023录用
- 祝贺章子豪论文被 ACM Multimedia 2023录用
- 祝贺夏伟博士获得2023年陕西省优秀博士毕业生
- 祝贺舒晓窗，吕梓俞获得2023年西安电子科技大学优秀硕士学位成果奖
- 祝贺夏伟，舒晓窗，吕梓俞，朱兆瑞，豆莹，杨海洲获得2022年国家奖学金
- 祝贺卢晗论文“Centerless Multi-View K-means Based on the Adjacency Matrix”被AAAI 2023录用
- 祝贺夏伟论文“Tensorized Bipartite Graph Learning for Multi-View Clustering”被IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.录用
- 祝贺杨海洲论文“Multiview Spectral Clustering With Bipartite Graph”被IEEE Trans. Image Process.录用
- 祝贺张璞论文“Orthogonal Non-negative Tensor Factorization based Multi-view Clustering”被IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.录用
- 祝贺徐惠玲获得西安电子科技大学优秀硕士学位成果奖
- 祝贺徐惠玲，万芝祯，赵玉姣获得国家奖学金
多（跨）模态数据表正及分析，小（零）样本学习，目标检测与标注，模式识别与人工智能等基础研究。