王婷，博士，硕士生导师。2016年毕业于中国海洋大学信息科学与工程学院，获得计算机应用技术博士学位。主要研究方向涉及计算机视觉、深度学习及其在数据分析、人脸图像分析与建模、视觉三维重建等领域中的应用。曾任英国朴茨茅斯大学研究助理，从事人脸三维重建领域研究。近年来在国际SCI期刊EI会议上发表高水平学术论文20余篇，在人脸面瘫等级分析领域据谷歌学术统计单篇一作文章引用60余次，据WoS统计超同类论文平均引用率两倍以上。承担国家级省部级项目及国际合作项目8项、担任期刊特刊编委、国际学术会议委员等。曾获教师教学创新大赛省级三等奖，获校级“优秀教师”、“我心目中的好老师”和“学生科技创新优秀指导教师”等荣誉称号，指导学生竞赛获国家级奖项3项，省级奖项30多项，作为成员获批数据结构国家级一流本科课程。

研究方向：

计算机视觉、深度学习及其在数据分析、人脸图像分析与建模、视觉三维重建等领域。

研究生招生：

思想品德端正，积极上进，学习态度勤奋严谨，具备良好的沟通表达与团队协作意识，做事认真踏实、责任心强。要求具备一定的英文读写能力、编程基础、学术文献阅读能力与实践动手经验；有计算机视觉、深度学习相关基础或项目经历者优先录取。课题组将为学生提供优质的科研平台与国内外学术交流机会，支持参与高水平学术会议与合作研究。科研成果优异者，可推荐至海内外知名高校继续深造，包括英国、法国、澳大利亚等海外高校。

欢迎同学积极与我联系：wangting@sdust.edu.cn；QQ：123855071

承担项目:

[1] 教育部“春晖计划”合作科研项目，基于视觉的高精细度动态非对称人脸四维重构算法研究，HZKY20220485，2023-2025，主持。

[2] Betvictor中文版青年教师教学拔尖人才培养计划，基于创新人才培养的数据结构课程教学研究，BJ20221113，2023.1-2026.12，主持。

[3] Betvictor中文版教育教学研究“群星计划” 项目，信息化背景下计算机专业课程智慧教学模式研究 ，QX2023M21 ，2023.10-2025.10，主持。

[4] 山东省自然科学基金面上项目，基于联合损失函数的人脸对称化生成模型研究及其在面瘫分析中的应用，ZR2020MH291，2021-2023，主持。

[5] Betvictor中文版教育教学研究“群星计划” 项目，基于移动互联网教学平台的《数据结构》教学模式改革研究，QX2020M28，2020.9-2023.9，主持。

[6] 青岛市博士后研究人员应用研究项目，基于GoogLeNet深度神经网络的人脸两侧不对称程度研究， 2018yyyj65，2018.12-2023.10，主持。

[7] 山东省高等学校科研计划项目，基于迁移学习的人脸不对称程度评价研究，J17KA076，2017.06-2020.05，主持。

[8] 山科大人才引进科研启动基金，基于卷积神经网络的面神经功能等级评估研究，2017RCJJ047，2017.12-2019.12，主持。

[9] 国家自然科学基金面上项目，对流层非各向同性及其对长距离网络RTK的影响，42174035，2022-2025，参与。

[10] 教育部人文社会BETVlCTOR伟德官网项目，基于表情计算的MOOC学习参与度量化评价方法研究，22YJAZH036，2022-2024，参与。

论文成果:

[1] H. Huang, S. Zhang, H. Fan, T Wang, Y. Jing, J. Dong, Real-time autonomous underwater and aerial exploration with limited FOV sensors, Journal of Real-Time Image Processing, Vol. 22, No. 118, 2025.

[2] N. Yi, S. Guo, Q. Lv, T Wang, S. Zhang, J. Dong, "Multi-head Attention Mechanism and Dynamic Semantic Graph Convolution for Facial Action Unit Intensity Estimation," in Proceedings of the 2024 International Conference on Identification, Information and Knowledge in the Internet of Things (IIKI2024), 2024.

[3] J. Ouyang, S. Zhang, J. Jiang, T Wang, J. Dong, Cross Domain Class-Aware Clustering Partial Domain Adaptation, in IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC), 2023.

[4] J. Dong, P. Sun, X. Liu, T Wang, Y. Feng, Y. Shi, GFFR-Net: Extraction of Forged General Features for Face Forgery Detection, in IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC), 2023.

[5] S. Jiao, S. Zhang, F. Gao, T Wang, Data Security Search Based on Semi-Supervised Sensitive Classifier. in 2022 4th International Conference on Data Intelligence and Security (ICDIS), 2022.

[6] S. Zhang, H. Yu, Ting Wang, J. Dong, T. D. Pham, Linearly augmented real-time 4D expressional face capture. Information Sciences, 2021.

[7] S. Zhang, T Wang, G. Li, J. Dong, H. Yu, MARS: parallelism-based metrically accurate 3D reconstruction system in real-time. Journal of Real-Time Image Processing, 2021.

[8] S. Zhang, H. Yu, T Wang, J. Dong, Augmented visual feature modeling for matching in low-visibility based on cycle-labeling of Superpixel Flow. Knowledge-Based Systems, 2020.

[9] S. Zhang, T Wang, Y. Peng, and J. Dong, A Hierarchically Trained Generative Network for Robust Facial Symmetrization, Technology and Health Care, 2019.

[10] T Wang, S. Zhang, J. Dong, and Y. Liang, A Deep Variational Autoencoder Approach for Robust Facial Symmetrization, in The British Machine Vision Conference (BMVC), 2018.

[11] S. Zhang, H. Yu, T Wang, L. Qi, J. Dong, and H. Liu, Dense 3D facial reconstruction from a single depth image in unconstrained environment, Virtual Reality, 2018.

[12] S. Zhang, T Wang, J. Dong, and H. Yu, “Underwater image enhancement via extended multi-scale retinex,” Neurocomputing, vol. 245, pp. 1–9, 2017.

[13] T Wang, S. Zhang, J. Dong, L. Liu, and H. Yu, Automatic evaluation of the degree of facial nerve paralysis, Multimedia tools and applications, 2016.

[14] S. Zhang, H. Yu, J. Dong, T Wang, L. Qi, and H. Liu, Combining Kinect and PnP for camera pose estimation, in 2015 8th International Conference on Human System Interaction (HSI), 2015.

[15] T Wang, J. Dong, X. Sun, S. Zhang, and S. Wang, Automatic recognition of facial movement for paralyzed face, Bio-medical materials and engineering, 2014.