姓名：高健

职称：高级工程师

研究学科：控制理论与控制工程

主要研究方向：机器视觉、信息融合、机器人控制

个人简况：高健，男，工学博士，高级工程师， 2005年和2009年毕业于华中科技大学，控制科学与工程专业，研究生/硕士、博士。1999年7月至2002年6月在超微半导体（苏州）有限公司工作，主要负责半导体芯片制造自动化设备的维护和管理；2009年7月至2014年4月在电子工程研究所工作，主要负责信息系统的设计和技术研究工作；2014年 5月进入三峡大学担任教师工作。主要研究方向为机器视觉、信息融合、机器人控制。近年来，以第一作者授权发明专利1项，发表论文20余篇，其中SCI/EI收录10余篇。

学习经历：

1995年9月－1999年6月：苏州大学，工业自动化专业，获学士学位；

2002年9月－2005年6月：华中科技大学，控制理论与控制工程专业，获硕士学位；

2005年9月－2009年6月：华中科技大学，控制科学与工程专业，获博士学位。

近期打算开展的科研工作：

1）基于机器视觉的汽车安全辅助驾驶技术研究；

2）图像尺度不变特性的匹配与应用研究；

3）基于机器视觉的控制技术研究。

近五年主持或承担主要科研项目：

1）基于机器视觉和信息融合的汽车安全辅助驾驶技术研究，三峡大学基金，主持。

2）计划自适应生成方法研究，集团创新基金项目，主持。

代表性论文：

以第一作者发表学术论文多篇，其中SCI和EI收录十余篇，并授权发明专利1项。

[1] 基于彩色信息的尺度不变特征点描述和匹配方法，发明专利ZL201110117832.8，授权时间2012.09

[2] A quick scale-invariant interest point detecting approach，Machine Vision and Applications Journal，2010,21(3)

[3] The comparison and analysis of scale-invariant descriptors based on the SIFT，WSEAS Transactions on Computers，2015

[5] A color-based scale-invariant interest points matching approach，Proceeding of the 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering，2012

[4] Neutrosophic combination rules based on dempster-shafer theory and dezert-smarandache theory，Information Technology Journal，2008,7(7)

[6] 基于Harris角点和高斯残差的特征点提取算法，模式识别与人工智能，2008,21(2)

[7] 移动机器人PID运动控制参数的模糊自整定，华中科技大学学报，2004,32

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