基本信息
张彰男硕导中国科学院自动化研究所
电子邮件: zzhang@nlpr.ia.ac.cn
通信地址: 中关村东路95号中科院自动化所
邮政编码:
研究领域
招生信息
招生专业081104-模式识别与智能系统
招生方向模式识别、计算机视觉
教育背景2002-09--2009-03中国科学院自动化研究所硕博连读/工学博士1998-09--2002-07河北工业大学工学学士
学历
学位
工作经历
工作简历2009-03~2010-09,新加坡南洋理工大学,Research Fellow2002-09~2009-03,中国科学院自动化研究所,硕博连读/工学博士1998-09~2002-07,河北工业大学,工学学士~现在,
社会兼职
教授课程视频处理与分析视频分析与处理
专利与奖励
奖励信息
专利成果( 1 ) Event structure system and controlling method and medium for the same, 2013, 第 4 作者, 专利号: US **( 2 ) 基于Spark的分布式海量视频解析系统, 2018, 第 2 作者, 专利号: 2.3( 3 ) 基于慢特征分析的暴力视频检测方法, 2016, 第 2 作者, 专利号: CN01A( 4 ) 一种基于隐结构推理的行为识别方法, 2015, 第 2 作者, 专利号: CNB
出版信息
发表论文(1)Deep Unbiased Embedding Transfer for Zero-shot Learning,IEEE Transactions on Image Processing (IEEE T-IP),2019-12,第2作者(2)ISEE: An Intelligent Scene Exploration and Evaluation Platform for Large-Scale Visual Surveillance,IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (IEEE T-PDS),2019-12,第2作者(3)MAPNet: Multi-modal Attentive Pooling Network for RGB-D Indoor Scene Classification,Pattern Recognition (PR),2019-12,第2作者(4)Unsupervised Cross-Domain Person Re-Identification: A New Framework,International Conference on Image Processing (ICIP),2019-09,第3作者(5)A Comprehensive Study on Large-Scale Person Retrieval in Real Surveillance Scenarios,IEEE International Conference on Advanced Video Signal-based Surveillance (AVSS),2019-09,第2作者(6)Richly Activated Graph Convolutional Network for Action Recognition with Incomplete Skeletons,International Conference on Image Processing (ICIP),2019-09,第2作者(7)Towards Rich Feature Discovery with Class Activation Maps Augmentation for Person Re-Identification,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR),2019-06,第3作者(8)A Richly Annotated Pedestrian Dataset for Person Retrieval in Real Surveillance Scenarios,IEEE Transactions on Image Processing(T-IP),2019-04,第2作者(9)Adversarially Occluded Samples for Person Re-identification,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2018,第3作者(10)POSE GUIDED DEEP MODEL FOR PEDESTRIAN ATTRIBUTE RECOGNITION IN SURVEILLANCE SCENARIOS,International Conference on Multimedia and Expo,2018,第3作者(11)Random walk-based feature learning for micro-expression recognition,Pattern Recognition Letters,2018,第2作者(12)Gestalt laws based tracklets analysis for human crowd understanding,Pattern Recognition,2017,第2作者(13)Multi angle optimal pattern-based deep learning for automatic facial expression recognition,Pattern Recognition Letters,2017,第2作者(14)Learning Deep Context-aware Features over Body and Latent Parts for Person Re-identification,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2017,第3作者(15)Large-Scale Slow Feature Analysis Using Spark for Visual Object Recognition,Chinese Conference on Computer Vision,2017,第2作者(16)Weakly-supervised Learning of Mid-level Features for Pedestrian Attribute Recognition and Localization,British Machine Vision Conference,2017,第4作者(17)ReD-SFA: Relation Discovery based Slow Feature Analysis for Trajectory Clustering,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),2016,第1作者(18)Joint Crowd Detection and Semantic Scene Modeling Using A Gestalt Laws-Based Similarity,International Conference on Image Processing (ICIP),2016,第2作者(19)Adaptive Slice Representation for Human Action Classification,IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT),2015,第2作者(20)Slow Feature Analysis for Human Action Recognition,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI),2012,第1作者(21)An Extended Grammar System for Learning and Recognizing Complex Visual Events,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI),2011,第1作者(22)Multi-thread Parsing for Recognizing Complex Events in Videos,European Conference on Computer Vision (ECCV),2008,第1作者(23)Trajectory Series Analysis based Event Rule Induction for Visual Surveillance,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),2007,第1作者
发表著作
科研活动
科研项目( 1 ) 面向智能视觉监控的大规模慢特征学习研究, 主持,国家级,2015-01--2018-12( 2 ) 仿生眼感知与识别处理, 主持,国家级,2015-01--2018-12( 3 ) 基于非欧氏空间的视觉计算理论与方法, 参与,国家级,2012-01--2016-12
参与会议(1)ReD-SFA: Relation Discovery Based Slow Feature Analysis for Trajectory Clustering2016-06-27
合作情况
项目协作单位
指导学生
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