谭舜泉

Shunquan Tan

Professor at Shenzhen MSU-BIT University (SMBU)

深圳北理莫斯科大学工程系 教授、博士生导师

1. Israr Hussain, Shunquan Tan*, and Jiwu Huang，Few-shot based learning recaptured image detection with multi-scale feature fusion and attention. Pattern Recognition, 161: 111248, 2025, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊

2. Israr Hussain, Shunquan Tan*, and Jiwu Huang, A semi-supervised deep learning approach for cropped image detection. Expert Systems with Applications, 243: 122832, 2024, SCI收录,中科院大类1区，TOP期刊

3. Rongxuan Peng, Shunquan Tan*, Xianbo Mo, Bin Li and Jiwu Huang, Employing reinforcement learning to construct a decision-making environment for image forgery localization, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 19：4820-4834,2024, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCF A

4. Xianbo Mo, Shunquan Tan*, Bin Li, Jiwu Huang, Poster: Query-efficient black-box attack for image forgery localization via reinforcement learning, ACM CCS 2023 (poster), 3552-3554，2023, CCF A

5. 胡林辉，陈保营，谭舜泉*，李斌，基于Convnext-Upernet的图像篡改检测定位模型，计算机学报，46(10):2225-2239, 2023，计算领域高质量科技期刊T1，CCF A类中文科技期刊

6. Xianbo Mo, Shunquan Tan*, Weixuan Tang, Bin Li, Jiwu Huang, ReLOAD: Using reinforcement learning to optimize asymmetric distortion for additive steganography, IEEE Transactions on Information Forensics and Security ,18：1524-1538,2023, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCF A

7. Shunquan Tan, Qiushi Li, Laiyuan Li, Bin Li, Jiwu Huang, STD-NET: Search of image steganalytic deep-learning architecture via hierarchical tensor decomposition, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 20(3):2657-2673,2023, SCI收录，中科院计算机：软件工程1区， CCF A，计算机科学与技术学科顶尖期刊

8. Long Zhuo, Shunquan Tan*, Bin Li. Jiwu Huang, Self-adversarial training incorporating forgery attention for image forgery localization, IEEE Transactions on Information Forensics and Security,17:819-834,2022, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCFA

9. Qiushi Li, Shengda Chen, Shunquan Tan*, Bin Li, Jiwu Huang, One-class double compression detection of advanced videos based on simple Gaussian distribution model, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,32(4):2496-2500,2022, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCFB

10. Xianbo Mo, Shunquan Tan*, Bin Li, Jiwu Huang, MCTSteg: A Monte Carlo tree search-based reinforcement learning framework for universal non-additive steganography, IEEE Transactions on Information Forensics and Security,16：4306-4320,2021, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCF A

11. Shunquan Tan, Weilong Wu, Zilong Shao, Qiushi Li, Bin Li, Jiwu Huang, CALPANET: channel-pruning-assisted deep residual network for steganalysis of digital images, IEEE Transactions on Information Forensics and Security,16:131-146,2020, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCF A

12. Jishen Zeng, Shunquan Tan*, Guangqing Liu, Bin Li, Jiwu Huang, WISERNet: wider separate-then-reunion network for steganalysis of color images, IEEE Transactions on Information Forensics and Security,14(10) 2735-2748,2019, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCF A

13. Jishen Zeng, Shunquan Tan*, Bin Li, Jiwu Huang, Large-scale JPEG image steganalysis using hybrid deep-learning framework, IEEE Transactions on Information Forensics and Security , 13(5),1200-1214,2017, SCI收录，中科院大类1区，TOP期刊，CCF A

授权发明专利

1. 彭荣煊，谭舜泉，莫显博，李斌，黄继武，一种基于强化学习的图像篡改定位方法、系统及终端（ZL 202410300521.2）, 2024.12, 中国

2. 谭舜泉，周子凌，李斌，黄继武，一种针对空域富模型的图像隐写分析模型的攻击方法（ZL 202110043110.6），2024.04，中国

3. 谭舜泉，关雨呈，李斌，黄继武，基于对抗网络的二值图像隐写方法（ZL 202011553884.5），2023.11，中国

4. 谭舜泉，陈奕邻，李斌，黄继武，一种图像安全取证模型生成方法、取证方法及电子设备（ZL202110043628.X），2023.08，中国

5. 曾吉申，谭舜泉，莫显博，李斌，黄继武，一种基于深度学习的视频取证方法（ZL201910082603.3），2023.07，中国

6. 李振军，陆芸婷，王昌伟，谭舜泉，基于区块链的消息加密传输方法、装置、设备及介质（ZL202210315005.8），2023.05，中国

7. 谭舜泉，吴威龙，邵子龙，李斌，黄继武，一种图像隐写分析方法、智能终端及存储介质（ZL201911387659.6），2023.05，中国

8. 谭舜泉，卓龙，李斌，黄继武, 基于图像生成网络模型的图像处理方法、系统及存储介质（ZL201911400233.X），2023.05，中国

9. 彭荣煊，莫显博，谭舜泉，李斌，黄继武,一种秘密图像无密钥提取方法及相关设备（ZL202210934604.8）,2022.11,中国

10. 谭舜泉，李秋实，陈盛达，李斌，黄继武,一种视频重压缩检测方法、终端设备及存储介质（ZL202011619108.0）,2022.07,中国

11. 谭舜泉，李振军，莫显博，欧培,隐藏模型训练及使用方法、装置和计算机可读存储介质（ZL201810555366.3）,2022.05,中国

12. 谭舜泉，卓龙，李斌，黄继武,一种图象处理模型生成方法、智能终端及存储介质（ZL201911424964.8）,2022.05

13. 谭舜泉，陈奕邻，李秋实，李斌，黄继武,一种基于Tucker分解的图像隐写分析方法及终端（ZL202110337203X）,2021.07,中国

14. 曾吉申，谭舜泉，李斌，黄继武,一种基于深度学习模型的隐写图像检测方法及系统（ZL201610923908.9）,2020.01,中国

15. 张浩杰，谭舜泉，李斌，黄继武,一种基于频域分析的图像隐写方法及系统（ZL201610653147X）,2019.06,中国

16. 陈盛达，黄继武，谭舜泉,一种H264视频内容篡改检测方法（ZL201410395140.3）,2018.04,中国

指导学生获奖

1. 陈涵，陈保营，胡彦杰，罗盛海，IJCB DFGC深度学习人脸篡改检测比赛冠军，2021.08

2. 陈保营，黄远坤，梅思玉，2021年中国图象图形学学会CSIG图象图形技术挑战赛多媒体伪造取证大赛音频赛道冠军，2021.07

3. 陈保营，庄培裕，黎思力，ECCV 2020 DeeperForensics Challenge冠军，2020.12

研究生招生

招生类型：

招收有志于从事科学研究和工程实践的学术型硕士、博士生以及专业型硕士生，研究方向包括计算机科学与技术、计算机技术和人工智能。

研究领域：

· 多媒体取证（图像、视频、音频篡改检测与定位）

· 多媒体安全（信息隐藏、隐写分析、伪造内容检测）

· 深度学习大模型安全（对抗攻防、可信AI、隐私保护）

招生要求：

1. 学术基础：

· 在高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等课程中有扎实的基础。

· 熟悉计算机科学核心课程（如数据结构、算法设计、计算机视觉、机器学习等）。

2. 编程能力：

· 至少熟练掌握以下编程语言中的两门：Python、Matlab、C++ 或 Java。  

· 有深度学习框架经验（如 PyTorch、TensorFlow）者优先。

3. 英语能力：

· 具备较强的英语听说读写能力，能够熟练阅读英文文献并撰写学术论文。

· CET-6 或同等水平，托福/雅思成绩优秀者优先。

4. 科研素质：

· 对多媒体取证、安全或深度学习领域有浓厚兴趣，愿意投入时间和精力钻研前沿问题。

· 具备严谨的科研态度，勇于面对挑战，能够承受科研中的失败与迭代。

· 有志于追求卓越，目标包括发表高水平论文（如中科院1区、CCF A类期刊/会议）、申请专利或参与国际竞赛。

5. 其他：

· 欢迎有志于毕业后进入高校、科研院所、知名企业（如华为、腾讯、字节跳动）从事研发工作，或计划出国深造攻读博士学位的学生。

· 不欢迎仅为获取学位而无心科研的学生。

备注：

· 优秀学生有机会参与国家自然科学基金项目、广东省重点研发计划等高水平科研项目，并与国内外顶尖团队合作。

· 鼓励学生参与国际学术会议（如 IEEE TIFS、ACM CCS）和竞赛（如 IJCB、ECCV），提升全球视野。

本科生招生

招生对象：

招收有志于继续深造（攻读硕士/博士学位）或参与高水平科研的1-3年级本科生，尤其欢迎计划在本科/硕士阶段后申请国外顶尖大学硕士/博士项目的学生。

研究领域：

· 多媒体取证与伪造检测（图像篡改、深度伪造分析）

· 多媒体安全（隐写、加密、内容保护）

· 深度学习与大模型安全（对抗样本、模型鲁棒性）

招生要求：

1. 学术基础：

· 数学相关课程（高等数学、线性代数、概率统计）成绩优异，GPA排名靠前。  

· 修读或自学过以下课程者优先：算法与数据结构、计算机视觉、机器学习、Python/Matlab 编程。

2. 科研热情：

· 对多媒体取证或 AI 安全方向有浓厚兴趣，愿意将课余时间的 50%-70% 投入科研训练。  

· 具备良好的时间管理能力，能够平衡学业与科研。

3. 编程能力：

· 熟练掌握至少一种编程语言（如 Python 或 C++）。  

· 有简单项目经验（如图像处理、深度学习模型实现）者优先。

4. 英语能力：

· 具备良好的英文阅读能力，能够理解学术文献。

· 有志于提升英文写作与表达能力，未来参与国际交流。

5. 目标与态度：

· 有明确的科研目标，例如发表论文、参与竞赛、申请国内外研究生项目。

· 做事认真负责，愿意从基础做起，逐步成长为独立研究员。

培养计划：

· 科研训练：参与实验室项目（如图像篡改检测、隐写分析），学习深度学习模型设计与优化。

· 成果导向：优秀者可作为共同作者发表论文、申请专利，或参与国际学术会议/竞赛。  

· 职业规划：为有志于深造的学生提供推荐信、科研指导，帮助申请国内外顶尖大学（如 MIT、Stanford、清华大学）。

备注：

· 本科生将接受系统化科研训练，包括文献阅读、实验设计、代码实现和论文写作。

· 欢迎对跨学科研究（如多媒体与区块链、AI与隐私）感兴趣的学生加入。