陈军 副教授

学历学位：博士研究生/工学博士

导师类别：硕士生导师

研究方向：计算机视觉、数字图像处理、模式识别、人工智能、嵌入式开发与应用

联系方式：chenj269@mail2.sysu.edu.cn 15626418477

2014.08-2018.06 中山大学 信息与通信工程专业 工学博士学位
2018.09-2022.12 佛山科学技术学院 特聘研究员
2023.01-至今 佛山科学技术学院 副教授

1. 国家自然科学基金委员会，国家自然科学基金-青年科学基金项目，62002061，面向复杂光照变化场景的高精度光流估计方法研究，2021-01-01 至 2023-12-31, 24万元，在研，主持。
2. 广东省基础与应用基础研究基金委员会，区域联合基金-青年基金项目，2019A1515111208，基于卷积神经网络的光照鲁棒性光流估计方法的研究，2020-01-01 至 2022-12-31, 10万元, 结题（验收通过）, 主持。
3. 广东省基础与应用基础研究基金委员会，广东省自然科学基金-面上项目，2021A1515011504，基于L0范数的鲁棒性光流估计方法研究，2021-01-01 至 2022-12-31, 10万元, 结题（验收通过）, 主持。
4. 佛山科学技术学院学术基金委员会，高层次人才启动项目，复杂光照变化场景下鲁棒性光流估计方法的研究，2018-09-01至2021-08-31，28万，结题（验收通过）, 主持。

[1] Jun Chen#，Hui Duan，Yuanxin Song, Zemin Cai*, Guangguang Yang, Tianshu Liu. Motion estimation for complex fluid flows Using Helmholtz decomposition. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol. 33, no. 5, pp. 2129-2146, May 2023. DOI: 10.1109/TCSVT.2022.3219438. 视频技术领域顶级期刊，SCI索引，中科院一区TOP，JCR Q1，影响因子8.4。
论文公开代码（Matlab, C++）：https://github.com/hsdchenjun/AGF-Flow
[2] Jun Chen#，Hui Duan，Yuanxin Song, Zemin Cai*, Guangguang Yang. Optical flow computation for video under the dynamic illumination. IEEE Transactions on Multimedia (TMM)，2022 (Early Access), DOI: 10.1109/TMM.2022.3207583. 多媒体领域顶级期刊，SCI索引，中科院一区TOP，JCR Q1，影响因子8.182。
论文公开代码（Matlab, C++）：https://github.com/hsdchenjun/LCT-Flow
[3] Jun Chen#*, Hui Duan, Yuanxin Song, Ming Tang, Zemin Cai. CNN-Based Fluid Motion Estimation Using Correlation Coefficient and Multiscale Cost Volume. Electronics, 2022, 11(24):4159. SCI索引，中科院三区，JCR Q3, 影响因子2.69。
[4] Guangguang Yang, Zebin Chen, David L. Ndzi, Linda Yang, Abdul-Hadi Al-Hassani, David C. Paul, Zhikui Duan, Jun Chen. Deep Spatial Interpolation of Rain Field for U.K. Satellite Networks, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 71, no. 2, pp. 1793-1803, Feb. 2023. 天线和传播领域顶级期刊，SCI索引，中科院二区TOP，JCR Q1，影响因子4.824。
[5] Jun Chen#，Jianhuang Lai，Zemin Cai，Xiaohua Xie，Zhigeng Pan*. Optical flow estimation based on the frequency-domain regularization. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol. 31, no. 1, pp. 217-230, Jan. 2021. 视频技术领域顶级期刊，SCI索引，中科院一区TOP，JCR Q1，影响因子5.859。
论文公开代码（Matlab, C++）：
https://github.com/hsdchenjun/TV-Wavelet-flow
https://github.com/hsdchenjun/Adaptive-Thresholds-TV-Wavelet-flow
[6] Ling Mei, Jianhuang Lai, Xiaohua Xie, J.unyong Zhu, Jun Chen. Illumination-invariance optical flow estimation using weighted regularization transform. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol. 30, 2, pp. 495-508, 2020. 视频处理和编码类顶级期刊，SCI索引，中科院一区TOP，JCR Q1，影响因子5.859。
[7] Jun Chen#，Zemin Cai，Jianhuang Lai*，Xiaohua Xie. Efficient segmentation-based PatchMatch for large displacement optical flow estimation. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)，vol. 29, no. 12, pp. 3595-3607, Dec. 2019. 视频技术领域顶级期刊，SCI索引，中科院一区TOP，JCR Q1，影响因子4.133。
论文公开代码（C++）：https://github.com/hsdchenjun/SegFlow
[8] Jun Chen#，Zemin Cai，Jianhuang Lai，Xiaohua Xie*. A filtering-based framework for optical flow estimation. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol. 29, no. 5, pp. 1350-1364, May 2019. 视频技术领域顶级期刊，SCI索引，中科院一区TOP，JCR Q1，影响因子4.133。
[9] Jun Chen#，Zemin Cai，Jianhuang Lai*，Xiaohua Xie. Fast optical flow estimation based on the split bregman method. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol. 28, no.3, pp. 664-678, 2018. 视频技术领域顶级期刊，SCI索引，中科院一区TOP，JCR Q1，影响因子4.046。
论文公开代码（Matlab, C++）：https://github.com/hsdchenjun/Split-Bregman-flow
[10] Jun Chen#, Zemin Cai, Xiaohua Xie, Jianhuang Lai*. Motion Estimation with L0 Norm Regularization. IEEE 7th International Conference on Virtual Reality (ICVR), 2021.
[11] Zebin Chen#, Guangguang Yang, Jun Chen, Xiaohua Xie, Jianhuang Lai. Learning Contextual Embedding Deep Networks for Accurate and Efficient Image Deraining. Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV), 2022, pp. 236-248.

（1）至少熟练掌握一门编程语言，如C、C++、Java、Python等，具备一定的硬件开发、软件开发、人工智能等基础。（2）有良好的英语、计算机和数学基础，不存在阅读英文文献的障碍。（3）自学能力强，具备独立解决问题的能力，有较好的执行力，团队合作意识强，积极上进，诚实守信。