華僑大學計算機軟件與理論專業(yè)2019年考研調劑信息

24考研復試面試模擬體驗包（1次）

2024考研復試特訓班[1V1材料修改+面試模擬+聽口糾音]

學校:     華僑大學

專業(yè):     工學->計算機科學與技術->計算機軟件與理論

年級:     2019

招生人數(shù):     3

招生狀態(tài):     正在招生中

華僑大學計算機學院計算機視覺與模式識別實驗室研究生招生

鐘老師課題組主頁：http://cst.hqu.edu.cn/info/1064/1690.htm

鐘必能老師課題組招生專業(yè)（研究生考試時計算機各專業(yè)不限）：

1、軟件工程（學碩）

2、計算機技術（專碩）

對碩士研究生基本要求：

1.  上進心強，勤奮努力

2.  考研總分在300分以上

3.  善于思考，樂于鉆研，不畏困難，具有較好的編程能力，較高的寫作水平，較扎實的數(shù)學功底，較強的英語基礎

歡迎有意向的同學發(fā)送簡歷到電子郵箱：bnzhong@hqu.edu.cn 或 zhongbineng@163.com

郵件名稱的格式請修改如下：姓名+考研總分+目前就讀學校+專業(yè)

簡介:

鐘必能：分別于2004年、2006年、2010年獲哈爾濱工業(yè)大學軟件工程學士學位、計算機應用碩士學位和博士學位。2007年和2008年分別在中科院自動化所模式識別國家重點實驗室和中科院計算所數(shù)字媒體中心做訪問研究。2017年入選國家公派訪問學者全額資助項目，赴美國東北大學(Northeastern University)訪學一年。主要研究方向為人工智能、統(tǒng)計機器學習、計算機視覺、模式識別、大數(shù)據分析；特別關注基于深度學習、強化學習、元學習、多模態(tài)深度學習、對抗學習、概率圖模型、人工智能的可解釋性、以及基于語言、視覺和語音等多模態(tài)信息聯(lián)合理解的理論、算法與技術的圖像和視頻理解（包括圖像分類、單物體、多物體和密集物體的檢測、識別與跟蹤、像素語義分割、行人再識別、超分辨、圖像情感分析等），及其在智能視頻監(jiān)控、無人飛機、自動駕駛、機器人導航、無人艦船、人機交互、公共交通、軍事目標定位等方面的應用。長期從事上述領域和方向的教學、科研和產業(yè)化工作。已在計算機視覺和模式識別的國內外著名期刊及國際重要學術會議上發(fā)表論文100多篇，SCI收錄51篇，EI收錄36篇，被引用1800多次，H指數(shù)為15，I10指數(shù)為37，其中CCFA類會議8篇（CVPR 4篇，ECCV 2篇，AAAI 1篇，LCLR 1篇）、IEEE Transactions期刊、以及SCI一區(qū)、二區(qū)期刊30多篇。擔任多個國際頂級會議（CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NIPS）和頂級期刊（IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、IEEE TIP、PR、Neurocomputing）的審稿人。

近兩年主要學術論文：

1. Xiangyuan Lan,  Mang Ye, Rui Shao, Bineng Zhong, Pongchi, Yuen, Huiyu Zhou. Learning Modality-Consistency Feature Templates: A Robust RGB-Infrared Tracking System. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019 (SCI一區(qū)).

2. Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Bineng Zhong, Yun Fu. Residual Non-local Attention Networks for Image Restoration. International Conference on Learning Representations (ICLR 2019), New Orleans, USA, May 2019 (EI, 深度學習和人工智能國際頂級會議).

3. Bineng Zhong, Bing Bai, Jun Li, Yulun Zhang, Yun Fu. Hierarchical Tracking by Reinforcement Learning based Searching and Coarse-to-fine Verifying. IEEE Transactions on Image Processing, 2018 (SCI一區(qū)，圖像處理領域國際頂級期刊).

4. Haitao Xiong, Hongfu Liu, Bineng Zhong, Yun Fu. Structured and Sparse Annotations for Image Emotion Distribution Learning. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2019) (EI, 人工智能國際頂級會議).

5. Qinqin Zhou, Bineng Zhong*, Yulun Zhang, Jun Li, Yun Fu. Deep Alignment Network Based Multi-person Tracking with Occlusion and Motion Reasoning. IEEE Transactions on Multimedia, 2018 (SCI二區(qū), 多媒體領域國際頂級期刊).

6. Yewang Chen, Lida Zhou, Nizar Bouguila, Bineng Zhong, Fei Wu, Zhen Lei, Jixiang Du, Hailin Li. Semi-Convex Hull Tree: Fast Nearest Neighbor Queries for Large Scale Data on GPUs. IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 2018  (EI, 數(shù)據挖掘國際頂級會議).

7. Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Lichen Wang, Bineng Zhong, Yun Fu. . Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks. European Conference on Computer Vision, ECCV 2018 (EI, 計算機視覺和模式識別國際頂級會議).

8. Yulun Zhang, Yapeng Tian, Yu Kong, Bineng Zhong, and Yun Fu. Residual Dense Network for Image Super-Resolution. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018 (EI, 計算機視覺和模式識別國際頂級會議).

9. Bing Bai, Bineng Zhong*, Gu Ouyang, Pengfei Wang, Xin Liu, Ziyi Chen, and Cheng Wang. Kernel Correlation Filters for Visual Tracking with Adaptive Fusion of Heterogeneous Cues. Neurocomputing, 2018 (SCI 二區(qū)).

10. Dong Hu, Xin Liu, Shu-Juan Peng, Bineng Zhong, and Ji-Xiang Du. Automatic Character Motion Style Transfer via Autoencoder Generative Model and Spatio-Temporal Correlation Mining. The Chinese Conference on Computer Vision 2017, CCCV 2017 (EI).

11.  Bing Zhou, Xin Liu, Shu-Juan Peng, Bineng Zhong, and Ji-Xiang Du. Efficient Human Motion Transition via Hybrid Deep Neural Network and Reliable Motion Graph Mining. The Chinese Conference on Computer Vision 2017, CCCV 2017 (EI).

12. Z.K. Hu, X, Liu, A. Li, B.N. Zhong, W.T. Fan, J.X. Du, Efficient Cross-modal Retrieval via Discriminative Deep Correspondence, CCCV2017 (EI).

13. Jiajia Geng, Xin Liu, Bineng Zhong and Ji-Xiang Du. Efficient Speaker Naming via Deep Audio-Face Fusion and End-to-End Attention Model. The Fourth Asian Conference on Pattern Recognition, ACPR 2017 (EI).

14. Yu-Hang Liu, Xin Liu, Wentao Fan, Bineng Zhong and Jixiang Du. Efficient Audio-visual Speaker Recognition via Deep Heterogeneous Feature Fusion. Chinese Conference on Biometric Recognition, CCBR 2017 (EI).

15. Yan Chen, Pengfei Wang, Bineng Zhong, Gu Ouyang, Bing Bai, Jixiang Du. Coarse-to-fine Visual Tracking with PSR and Scale Driven Expert-switching. Neurocomputing, 2018 (SCI二區(qū)).

16. Cheng Wang, Bineng Zhong, et al. Adaptive Operational Modal Identification for Slow Linear Time-varying Structures based on Frozen-in Coefficient method and Limited Memory Recursive Principal Component Analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017 (SCI 二區(qū)).

17. Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, et al. Sparse Representation-Based Semi-Supervised Regression for People Counting. ACM Transaction on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 2017 (SCI 三區(qū)).

18. Xin Liu, Bineng Zhong, Jixiang Du, et al. Automatic Facial Flaw Detection and Retouching via Discriminative Structure Tensor. IET Image Processing, 2017 (SCI 四區(qū)).

19. Jun Zhang, Bineng Zhong*, Pengfei Wang, Cheng Wang, Jixiang Du. Robust Feature Learning for Online Discriminative Tracking without Large-scale Pre-training. Frontiers of Computer Science 2017 (SCI).

20. Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, Jixiang Du, and Duansheng Chen. A Sparse Representation Algorithm for Effective Photograph Retrieval. Mathematical and Computational Applications, January 18, 2017.

21. Tian Wang, Jiandian Zeng, Md Zakirul Alam Bhuiyan, Hui Tian, Yiqiao Cai, Yonghong Chen, Bineng Zhong. Trajectory Privacy Preservation based on a Fog Structure for Cloud Location Services. IEEE Access, 2017 (SCI).

招收碩士研究生(每年碩士生2-3名):

[1]專業(yè)需求：無特別明確的要求，如果你是計算機、信息、數(shù)學、自動化、物理等相關專業(yè)會有一定優(yōu)勢，但如果你有較好的數(shù)學基礎、英語能力、編程動手能力、以及較強的自學能力，那么無論你是什么專業(yè)都沒有關系。

[2]招生專業(yè)：軟件工程、計算機科學與技術、計算機技術（專業(yè)碩士）。

[3]招生方向：人工智能、計算機視覺、模式識別、機器學習、圖像處理、視頻分析、大數(shù)據分析與挖掘等。 如果你以前對這些研究方向接觸較少，聯(lián)系我之前，你可以通過網絡簡單快速地了解，其在學術和工業(yè)界中的理論與應用價值。然后問自己對它們是否有興趣？如果真感興趣，請聯(lián)系我，我一般8小時之內都會回復。

[4] 近年畢業(yè)生主要工作去向（從事人工智能相關工作，至2017年6月，起步年薪25-30萬）：滴滴、美圖、京東、百度、數(shù)美科技、商湯、銳捷、中科院等。希望在我團隊三年的學習經歷能夠成為你今后的人生財富。祝你擁有錦繡前程！

[5]其他：興趣是最好的導師、愿意把探索未知作為一生的興趣、性格開朗、有自信心、有較強的意志品質、具有團隊和合作精神。

關于我的研究團隊培養(yǎng)方式：

[1] 我渴望和我的學生一起砥礪前行，努力不懈從事高水平的科學研究，逐步將自身的定位與眼光放在世界第一流團隊的第一流工作上，在碩士期間不忘初心，朝著做真正有國際影響力的工作砥礪前行。對于發(fā)表CCF列表內論文的學生，我將提供額外的科研獎勵；對于發(fā)表A類國際會議長文的學生，無論經費是否允許，我都將資助你們出國到國際舞臺與同行專家學者進行交流。

[2] 經過十多年的科研、教學和產業(yè)化實踐，目前已摸索總結出一套行之有效的方法。從讀論文、動手編程做實驗、到寫論文和做產品，手把手帶；并將以最大的熱情和努力，在最短時間內幫助我的學生快速掌握和形成科學的科研方法、思維習慣與工作方式，迅速提高自學、思考、分析、表達、交流、數(shù)學、編程、英語等方面的能力。

[3]世界上沒有永恒不變的公理，我希望我的學生具有批判性思維，有外圓內方的個性，刻苦、好強但是有靈氣，對于科學研究有自己的想法和執(zhí)念。

提示：本文內容轉載自小木蟲論壇，由學校導師實驗室自行發(fā)布，信息準確度有待考量，請廣大考生謹慎選擇。點擊查看原文

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