宁欣，男，博士，副研究员，硕士生导师。
2017年毕业于中国科学院大学，获工学博士学位。研究方向是仿生形象认知计算理论、面向低功耗芯片的2D/3D视觉算法。目前担任“人工智能与高速电路实验室”副主任。担任IEEE、中国人工智能学会、中国计算机学会高级会员。担任CSIG视觉大数据专委会委员、CSIG多媒体专委会委员、CSIG三维视觉专委会委员、CAAI青工委委员。
近5年，在CVPR、IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TMM、IEEE TGRS、 IEEE TITS、IEEE TCSVT、Pattern Recognition、计算机学报 等国内外知名期刊或会议发表论文100余篇，其中第1或通讯作者发表论文80余篇， 其中，3篇论文入选ESI热点，10篇论文入选ESI高被引，谷歌学术引用3700+，H指数36。授权国家发明专利30余项，撰写英文专著1部。担任Elsevier出版社Information Fusion（中科院1区）、Pattern Recognition（中科院1区）、Signal Processing（中科院2区）期刊的编委，担任IEEE TCE、Image and Vision Computing、电子学报等多个高水平期刊的客座编辑。担任IEEE HPBD&IS 2021、Edutainment & Metaverse 2022、HDIS 2022、ICCD2023国际会议的Publication Chair。主持国家自然科学基金等项目经费1000余万元。获中国电子学会科技进步二等奖；获半导体所首届“青年创芯奖”一等奖；本人或指导学生获国内外人工智能算法竞赛冠军18余项。
取得的主要成果及获奖情况：
在基于脑启发的形象认知计算理论方面取得了一系列成果：提出了一种基于同源连续性的不相关局部保持鉴别分析方法，形成了一种特征提取新思路，一作发表于图像处理顶刊IEEE TIP（中科院一区）；基于同源连续性规律构建了一种新型高阶神经元模型，并以此模型为基础构建了一种新型拓扑积覆盖式神经网络，一作发表于模式识别顶刊Pattern Recognition（中科院一区）；进一步地，提出了一种用于模式分类的覆盖式超香肠神经元模型， 一作发表于模式识别顶刊Pattern Recognition（中科院一区）。相关工作获SCI引用1000+。
主要研究领域或方向：
（1）仿生形象认知计算理论与方法
（2）面向智能座舱的多模态信息处理
（3）面向低功耗芯片的2D/3D视觉算法
在研/完成项目：
（1） 国家自然科学基金面上基金：“基于仿生形象认知理论的室内精细化点云语义分割方法研究”，2024-2027，50万，主持
（2） 北京市自然科学基金小米前沿项目：“基于多模态视觉增强与信息融合模型的危急驾驶行为预测”，2023-2026，50万，主持
（3） 企业联合实验室项目：“智慧出行AI视觉联合实验室”，2023-2026，600万，主持
（4）企业横向合作项目：“生物特征识别技术”, 2018-2023，500万，主持
（5）国家自然科学基金青年基金：“基于同源连续性原理的小样本多视角表示学习方法研究”，2020-2022，主持
（6）企业联合实验室项目：“认知计算技术”，2018-2023，1500万，核心骨干（执行负责人）
联系方式：ningxin@semi.ac.cn；
招生要求：研究生（优先考虑退伍士兵计划学生）、联合培养学生、博士后
代表性论文
1) X. Ning, W. Tian, F. He, et al. Hyper-sausage coverage function neuron model and learning algorithm for image classication, Pattern Recognition, 2023. （中科院1区、ESI高被引）
2) X. Ning, Z. Yu, L. Li,et al. Differentiable rendering-based multi-view Image-Language Fusion for zero-shot 3D shape understanding, Information Fusion, 2024. （中科院1区）
3) Xin Ning, W. Tian, Z. Yu, et al. HCFNN: High-order Coverage Function Neural Network for Image Classification, Pattern Recognition, 2022. （中科院1区、ESI高被引）
4) Xin Ning, Weijun Li, Bo Tang and Haibo He，BULDP: Biomimetic Uncorrelated Locality Discriminant Projection for Feature Extraction in Face Recognition, IEEE Transactions on Image Processing, 2018, 27(5), 2575-2586. （中科院1区）
5) Xin Ning, Ke Gong, et al. Feature Refinement and Filter Network for Person Re-identification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020. （中科院1区、ESI热点）
6) X. Ning, F He, W Li, et al,. ICGNet: An intensity-controllable generation network based on covering learning for face attribute synthesis，Information Sciences，2024. （中科院1区）
7) Z. Yu，X. Ning*, et al,. Pedestrian 3D Shape Understanding for Person Re-Identification via Multi-View Learning, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024. （通信、中科院1区）
8) C. Wang, X. Ning*, L. Sun, et al. Learning Discriminative Features by Covering Local Geometric Space for Point Cloud Analysis, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. （通讯、中科院1区、ESI高被引）
9) E Ning, C Wang and H Zhang, et al,. Occluded person re-identification with deep learning : A survey and perspectives, Expert Systems with Applications,2024. （通讯、中科院1区）
10) S Tian, L Li, W Li, et al, . A survey on few-shot class-incremental learning. Neural Networks, 2024. （通讯、中科院1区）
11) E Ning, Y Wang, X Ning, et al,. Enhancement, integration, expansion: Activating representation of detailed features for occluded person re-identification, Neural Networks. （通讯、中科院1区）
12) C Wang, X Ning, W Li, et al, . 3D Person Re-identification Based on Global Semantic Guidance and Local Feature Aggregation. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024. （通讯、中科院1区）
13) 王昌硕，宁欣*，等. 基于局部区域动态覆盖的3D点云分类方法, 软件学报，2022.（通讯、CCF A类中文期刊）
14) 宁欣，李卫军，等. 基于仿生学的不相关局部保持鉴别分析.计算机研究与发展.2016.53(11). （CCF A类中文期刊）
15) 宁欣，田伟娟，等. 面向小目标和遮挡目标检测的脑启发CIRA-DETR全推理方法, 计算机学报，2022. 45(10) .（CCF A类中文期刊）