计算机视觉、深度学习、人工智能、 图像处理

现任JN江南官方三级教授，计算机视觉与智能算法团队负责人，硕士生导师，博士后合 作导师，广东省南粤优秀教师，佛山市教育系统优秀教师，马里兰大学访问学者，广东省高等学校“千百十工程 ”培养对象，“岭南学者 ”，“教学名师 ”，“优秀青年教师 ”，“优秀硕 士生导师 ”。任广东省面向制造业产品协同设计与定制服务工程技术研究中心主任、佛山市面向制造业的多媒体信息智能应用工程技术研究中心主任，中国计算机学会多媒体执行委员会委 员，中国图学学会图学大数据专业委员会委员等学术兼职。长期从事计算机视觉、深度学习、 人工智能、图形图像处理等方面的研究，及其在智慧教育、公共安全、智能制造等领域的应 用。主持国家自然科学基金、省自然科学基金、省工程中心、省科技计划项目、市创新平台、 产学研合作等项目36项。通过国家一级学会、广东省科学技术成果评价项目7项，其中2项成果 被评价为“ 国际领先水平 ”，获广东省科技进步二等奖、中国图象图形学学会科技进步二等 奖、佛山市科技进步二等奖、广东省机械工程学会科技进步二等奖等各类奖励10余项。在国内 外权威期刊发表学术论文60篇，获广东省优秀论文二等奖2次、佛山市优秀学术论文特等奖， 已获授权发明专利27件，登记计算机软件著作权37件。
本团队现有科研实验室3间，有充足的实验设备和图形服务器。实验室拥有良好的学术和学习 氛围，定期组织研究生开展学术交流与科研组会。已指导硕士研究生19人，多名学生获得优秀 硕士毕业论文；指导研究生成功申请广东省大学生科技创新培育项目、广东省大学生创新创业 项目、校级研究生自由探索基金等项目10余项。指导学生各类科技竞赛获得国家奖12次、省级 奖项50余次，同时实验室建有规范的管理制度和奖励政策，对参与课题研究和取得成果的学生 给予相应的科研奖励。期待有志从事计算机视觉、人工智能领域研究的同学加入。

（1）主持的部分科研项 目：
[1]国家自然科学基金面上项目“非刚体三维形状的深度特征表示及检索方法研究”。
[2]国家自然科学基金（青年基金）项目“面向家具三维模型的压缩感知特征融合与检索方法研 究”。
[3]广东省工程技术研究中心“广东省面向制造业产品协同设计与定制服务工程技术研究中 心”。
[4]广东省自然科学基金项目“面向模态互补的三维形状识别与分割关键技术研究”。
[5]广东省自然科学基金项目“基于深度融合网络的多模态三维目标检测与识别算法研究”。
[6]广东省自然科学基金项目“基于压缩感知的视频关键帧识别与防伪技术研究”。
[7]广东省普通高校重点专项“基于多模态编码的三维形状识别与检索方法研究”。
[8]广东省科技计划项目“基于压缩感知的面向制造业三维模型检索关键技术研究与应用”。
[9]佛山市工程技术研究中心“佛山市面向制造业的多媒体信息智能应用工程技术研究中心”。
[10]佛山市科技创新平台建设(高校医院平台) “面向制造业的互联网+产品协同设计与检索共享 平台”。
（2）主持的部分产学研合作项目：
[1]佛山市经济和信息化局项目“佛山市经济和信息化局综合业务管理平台”。
[2]佛山市科学技术局项目“佛山市科学技术局综合业务管理平台”。
[3]佛山市高新技术产业开发区管理委员会“网络信息安全技术咨询服务”。
[4]佛山市三水区教育局项目“三水区教育局综合信息管理平台”。
[5]佛山市邮政管理局项目“邮政快递特种行业摩托车管理信息系统”。
[6]广东宜教通教育有限公司“中小学智慧教育软件系统”。
[7]广东宜教通教育有限公司“智能评测推荐系统项目”。
[8]广东宜教通教育有限公司“基于人脸识别的相册管理系统”。
[9]广东宜教通教育有限公司“新高考走班排课系统项目”。
[10]广东宜教通教育有限公司“基于视频的门禁和考勤系统”。
[11]广东恒利混凝土制品有限公司“广东恒利生产线智能化研究与应用”。

[1] GaFL:Geometric-aware Feature Learning for Universal 3D Models Recognition，Pattern Recognition，2024（SCI，中科院1区）
[2] Adaptive Multi-Text Union for Stable Text-to-Image Synthesis Learning，Pattern Recognition， 2024（SCI，中科院1区）
[3] EFSCNN: Encoded Feature Sphere Convolution Neural Network for Fast Non-Rigid 3D Models Classification and Retrieval，Computer Vision and Image Understanding，2023（SCI，JCR 2 区 CCF-B类）
[4] 3D shape classification and retrieval based on polar view，Information Sciences，2019（SCI，中 科院1区）
[5] 2D compressive sensing and multi-feature fusion for effective 3D shape retrieval, Information Sciences，2017 （SCI，中科院1区）
[6] Hierarchical visual perception and two-dimensional compressive sensing for effective content- based color image retrieval, Cognitive Computation，2016（SCI，中科院2区）
[7] FVCNN: Fusion View Convolutional Neural Networks for Non-rigid 3D Shape Classification and Retrieval, International Conference on Image and Graphics，2019(EI)
[8] A Gradient Descent Sparse Adaptive Matching Pursuit Algorithm Based on Compressive Sensing, Proceedings of the 2016 International Conference on Machine Learning and Cybernetics，
2016(EI)
[9] An Object Detection Algorithm for Deep Learning Based on Batch Normalization, International Conference on Smart Computing and Communication，2017(EI)
[10] Skeleton embedded views for non-rigid 3D Shape Classification and Retrieval，2022 IEEE
International Conference on Image Processing, Computer Vision and Machine Learning (EI)
[11] Learning Facial Details for High-resolution Face Anti-Spoofing，The 3th International Conference on Artificial Intelligence and Computer Engineering(EI)
[12] 三维模型普适性特征提取与分类，计算机辅助设计与图形学学报，2023（CCF-T1类）
[13] 自动驾驶场景下的图像三维目标检测研究进展，计算机科学，2024（CCF-T2类）
[14] 深度学习的三维模型识别研究综述，计算机科学与探索，2024（CCF-T2类）
[15] 基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法，电子学报，2016（CCF-T1类）
[16] 自然场景文本检测与端到端识别：深度学习方法，计算机科学与探索，2022（CCF-T2类）
[17] 基于深度学习的三维形状特征提取方法，计算机科学，2019（CCF-T2类）
[18] 激光点云的三维目标检测研究进展，计算机科学与探索，2022（CCF-T2类）
[19] 深度学习的二维人体姿态估计综述，计算机科学与探索，2021（CCF-T2类）
[20] 超分辨率重建的微小人脸识别算法，小型微型计算机系统，2020（CCF-T2类）
[21] 改进FCENet的自然场景文本检测算法，计算机工程与应用，2022（CCF-T2类）

研究生参与的部分知识产权成果：
（1）已获授权发明专利：
[1]发明专利：一种基于压缩感知的三维模型特征提取方法。
[2]发明专利：基于压缩感知特征的MPEG视频内容认证水印嵌入与检测方法。
[3]发明专利：一种基于MPEG视频压缩域的完整性水印嵌入与检测方法。
[4]发明专利：一种具有两种水印MPEG视频的嵌入与检测方法。
[5]发明专利：一种三维模型检索方法。
[6]发明专利：一种闭合曲线图形填充方法。
[7]发明专利：一种三维模型体素化实体填充方法。
[8]发明专利：一种三维模型分类方法以及检索方法。
[9]发明专利：一种三维模型的空间特征提取和匹配方法及其装置。
[10]发明专利：一种基于学生做题情况的能力评测方法。
[11]发明专利：一种基于卷积特征的水印嵌入方法。
[12]发明专利：一种基于特征对象保护的水印方法。
[13]发明专利：基于密集微小人脸识别的考勤系统。
[14]发明专利：基于特征金字塔与密集块的人脸检测方法、系统、设备及介质。
[15]发明专利：基于极坐标图卷积神经网络的三维模型特征提取方法。
[16]发明专利：基于多分支图卷积神经网络的编码点云特征提取方法。
[17]发明专利：非刚体三维形状的扇形卷积特征提取方法与系统。
[18]发明专利：一种三维网格模型视图转换方法。
[19]发明专利：多视图特征融合方法、系统、计算机设备及存储介质。
[20]发明专利：一种具有旋转不变性的三维点云模型分类方法与系统。
（2） 登记的部分软件著作权：
[1]软件著作权：基于多视图卷积神经网络的非刚体三维模型检索软件V1.0
[2]软件著作权：基于学生课堂行为识别的专注度分析应用系统V1.0
[3]软件著作权：基于人工智能算法的新高考走班排课系统V1.0
[4]软件著作权：基于深度学习的面向制造业三维模型检索软件V1.0
[5]软件著作权：基于深度特征的视频检索系统 V1.0
[6]软件著作权：非刚体三维形状的深度特征表示及检索系统V1.0
[7]软件著作权：基于人脸活体检测的消费系统V1.0
[8]软件著作权：基于编码点云的普适应性三维形状识别与检索系统V1.0
[9]软件著作权：基于口罩人脸识别的考勤系统V1.0
[10]软件著作权：基于知识追踪算法的个性化试题推荐系统V1.0
[11]软件著作权：结合注意力机制的学生表情识别在线监督系统V1.0
[12]软件著作权：基于几何特征与深度学习的普适性三维形状分析与检索系统V1.0
[13]软件著作权：基于多模态特征互补的三维目标检测系统V1.0
[14]软件著作权：基于深度学习的自然场景文本检测与识别系统V1.0
[15]软件著作权：基于面部防伪的门禁系统V1.0
[16]软件著作权：基于体素上下文感知的三维目标检测系统V1.0
[17]软件著作权：基于扩散模型的2D图像到3D模型生成系统V1.0
[18]软件著作权：基于时序聚合预训练特征的海量视频快速检索系统V1.0
[19]软件著作权：基于内部和外部深度视图的三维模型分类与检索系统V1.0
[20]软件著作权：基于循环扩散模型的三维模型生成系统V1.0

1、有良好的英语、计算机和数学基础，能熟练阅读英文文献。
2、团队合作意识强，积极上进，诚实守信。
3、能熟练使用常用编程语言，如C/C++、Python、Java等。
4、对计算机视觉、深度学习、人工智能方向有浓厚的学习兴趣。

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