个人简述 陈艺芳，博士/副教授，硕士生导师。2020年毕业于中山大学，获工学博士学位。2019/09–2020/09，获国家留学基金委资助在加拿大英属哥伦比亚大学（University of British Columbia, UBC）访学。
长期从事多媒体信息安全方面的研究，包括人工智能和深度学习新方法及其在数字媒体（图像、视频等）信息取证中的应用研究。在IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing等权威期刊发表论文多篇， 其中，期刊论文“‘Automated Design of Neural Network Architectures with Reinforcement Learning for Detection of Global Manipulations,’IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 14, no. 5, Aug. 2020.”获得第一届中国图像图形学会中国媒体取证与安全大会最佳论文报告奖。多次参加IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)、ACM conference on Information Hiding and Multimedia Security (IH&MMSec)、IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)等顶级国际会议。近年来，参与国家自然科学基金项目两项，主持国家自然科学基金青年基金项目和广州市科技局项目各一项，在研项目经费70余万元。
主要研究领域
数字媒体（图像、视频等）取证、Deepfake检测、人工智能、深度学习、模式识别、多媒体信息处理等。
学术兼职(或社会兼职)
IEEE Signal Processing Letter、ICASSP、IH&MMSec等国际期刊与会议的审稿人。
主要荣誉
期刊论文“Automated Design of Neural Network Architectures with Reinforcement Learning for Detection of Global Manipulations,’IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 14, no. 5, Aug. 2020.”获得第一届中国图像图形学会中国媒体取证与安全大会最佳论文报告奖。
主要成果
科研项目
1.主持：国家自然科学青年科学基金项目，多源异构融合的图像篡改取证方法研究（项目编号：62102100），在研（2020.01-2024.12）。
2. 主持：广州市科技计划项目，基于跨域深度特征的图像篡改取证技术研究，在研（2022.03-2024.03）。
3. 参与：国家自然科学基金面上项目，深度伪造视频取证理论与方法的研究（项目编号：62072484），在研（2021.01-2024.12）。
4. 参与：国家自然科学基金面上项目，基于信道信息和深度学习的隐写侦测及其博弈模型研究（项目编号：61772571）, 已结题（2018.01-2021.12）。
学术论文
[1] Y. Chen, Z. Wang, Z. J. Wang, X. Kang, “Automated Design of Neural Network Architectures with Reinforcement Learning for Detection of Global Manipulations”, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 14, no. 5, pp. 997-1011, Aug. 2020. (JCR一区期刊，Top 期刊)
[2] Y. Chen, X. Kang, Y. Q. Shi, Z. J. Wang, “A Multi-Purpose Image Forensic Method Using Densely Connected Convolutional Neural Networks”, Journal of Real-Time Image Processing, vol.16, no. 3, pp. 725-740, Jun. 2019. (JCR二区期刊)
[3] Y. Chen, Z. Lyu, X. Kang, Z. J. Wang, “A Rotation-Invariant Convolutional Neural Network for Image Enhancement Forensics”, in Proc. of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Calgary, Canada, 2018, pp. 2111–2115. (CCF B类)
[4] Y. Wei, Y. Chen, X. Kang, Z. J. Wang, L. Xiao, “Auto-Generating Neural Networks with Reinforcement Learning for Multi-Purpose Image Forensics”, in Proc. of IEEE International Conference on Multimedia and Expo 2020 (ICME 2020), London, UK, 2020-7-06 to 2020-7-10. (CCF B类)
[5] Y. Chen, X. Kang, Z. J. Wang, Q. Zhang, "Densely Connected Convolutional Neural Network for Multi-purpose Image Forensics under Anti-forensic Attacks”, in Proc. of ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security (IH&MMSec’18), Innsbruck, Austria, 2018, pp. 91–96. (本领域顶级会议)
[6] Y. Zhan, Y. Chen, Q. Zhang, and X. Kang, “Image Forensics Based on Transfer Learning and Convolutional Neural Network”, in Proc. of ACM conference on Information Hiding and Multimedia Security (IH&MMSec’17), Philadelphia, PA, USA, 2017, pp. 165–170. (本领域顶级会议)
[7] Y. Chen, F. Peng, X. Kang, Z. J. Wang, “Depthwise Separable Convolutional Neural Network for Image Forensics”, in Proc. of 2019 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP), Sydney, Australia, 2019, pp.1-4.
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