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佛山科学技术学院机电工程与自动化学院导师教师师资介绍简介-曾凡智

本站小编 Free考研考试/2021-06-12

姓名
曾凡智
职称
教授



学位\学历
工学博士\博士研究生
职务


导师类别
硕士生导师

研究方向
计算机视觉、图像处理、数据挖掘

研究方向:计算机视觉、数据挖掘、图像处理与三维模型检索。近年来主要围绕着二维图像、三维模型的特征分析与检索、视频数字水印与语义理解等方面展开研究,主持并参与国家、省级自然科学基金项目4项,主持市厅级科技创新专项资金项目4项,主持横向项目30项。参与各类省级项目5项。主持通过广东省科学技术成果鉴定项目1项,参与广东省科学技术成果鉴定项目1项,获佛山市科学技术奖励二等奖2项、三等奖2项。
先后在《cognitive computation》、《电子学报》、《中山大学学报(自然科学版)》、《计算机科学》等国内外权威期刊和核心期刊发表学术论文30多篇,其中:SCI索引5篇, EI索引5篇。获得发明专利及计算机软件著作权10多项。
学习与工作经历:
1、1987.7-1997.7华中科技大学计算机学院。
2、1997.7-至今,佛山科学技术学院电子信息工程学院计算机系。

主要学习经历:
1、1980.9-1984.7厦门大学数学系本科毕业、计算数学专业
2、1984.9-1987.7中国科学院计算中心硕士毕业、计算数学专业
3、2003.9-2009.10华中科技大学博士毕业、计算机科学与技术专业
科研项目:
[1] 广东省自然科学基金项目“压缩感知下视频层次化语义特征建模与检索算法研究”(2017A,2017-2020)。
[2] 广东省自然科学基金项目“基于大规模数据集上不一致决策表的知识约简与数据挖掘算法的研究”(004185,2010-2012)。
[3]广东省教育厅重点领域专项项目“面向课堂场景的学生学情智能分析及应用研究”(2012-2023)
[3] 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”(**,2020-2023)。
[4] 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”(**,2017-2019)。
[5] 广东省科学技术成果鉴定项目“基于全文特征抽取的电子公文防伪系统的应用研究”(粤科鉴字(2011)157号,2006-2011)。
[6] 佛山市科技创新平台建设项目(市级工程中心类)“佛山市高精度陶瓷检测设备工程技术研究中心”(2016GA10156,2016-2018)。
[7] 佛山市科技创新平台建设项目(高校医院平台)“面向陶瓷产业的高精度关键检测设备的研发与应用”(,2015-2017)。
[8] 广东宜教通教育有限公司“基于视频的门禁和考勤系统”(2019-2019)。
[9] 广东宜教通教育有限公司“智能评测推荐系统项目”(2018-2018)。
论文成果:
[1]
Yan zhou,Fanzhi
Zeng. 2D compressive sensing and multi-feature fusion for effective 3D shape
retrieval, Information Sciences, 409–410 (2017), 101-120. (SCI:WOS:008 , IF: 5.524,一区).
[2]
Yan zhou,Fanzhi
Zeng. 3D shape classification and retrieval based on polar view,Information Sciences,474(2019),205-220. (SCI:WOS:013,IF: 5.524,一区) .
[3]
Fanzhi Zeng, Jiechang Qian, Yan Zhou, Changqing Yuan. Improved
Three-Dimensional Model Feature of Non-rigid Based on HKS[C], International
Conference on Smart Computing and Communication. Springer, Cham,
2017:427-437.(EI:
20**7).
[4] 曾凡智,周燕,余家豪,罗粤,邱腾达,钱杰昌,基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法研究,2019,46(12):298~305.(核心).
[5] 曾凡智,程勇,周燕. 一种视频时空特征提取算法及其应用研究[J]. 佛山科学技术学院,2020.
[6] 曾凡智,邹磊,周燕,邱腾达,陈嘉文.轻量化GAN超分辨率图像重构算法在实时人脸识别中的应用[J].小型微型计算机系统,2020,41(09):1993-1998.
[7]曾凡智,邹 磊,周燕 条件GAN去模糊算法在人脸识别中的应用[J].小型微型计算机系统,2021
[8]
Yan Zhou, Changqing Yuan, Fanzhi Zeng, Jiechang Qian, Chen Wu, An Object
Detection Algorithm for Deep Learning Based on Batch Normalization,
International Conference on Smart Computing and Communication, 438-448,
Shenzhen, P.R. China, 2017.12.10-12.12(EI: 20**8).
[9]
Yan Zhou, Fanzhi Zeng, Jiechang Qian*, Yang Xiang, Zhijian Feng, FVCNN:
Fusion View Convolutional Neural Networks for Non-rigid 3D Shape
Classification and Retrieval, International Conference on Image and Graphics,
566-581, Beijing, P.R. China, 2019.8.23-8.25(EI: 20**8).
[10] 周燕,曾凡志,吴臣,罗粤,刘紫琴.基于深度学习的三维形状特征提取方法,计算机科学,2019,46(9):47-58.(核心).
[11] 周燕,项杨,曾凡智,邹磊,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,
41(11): 2340-2346 .
[12] 周燕,刘紫琴,曾凡智,周月霞,陈嘉文,罗粤,深度学习二维人体姿态估计综述,计算机科学与探索,2020.
11.06, 1-17.
专利成果:
[1]实用新型专利:曾凡智,周燕,一种硅酸盐成份测试仪,中国,2018年,专利号:ZL3,已获授权,2018.10.12。
[2]实用新型专利:曾凡智,周燕,一种硅酸盐成份测试仪的溶液供给装置,中国,2018年,专利号:ZL8.X,已获授权,2018.10.12。
[3]发明专利:周燕、曾凡智、杨跃武,一种基于压缩感知的三维模型特征提取方法,中国,2016年,专利号:ZL4.0,已获授权,2019.08.02。
[4]发明专利:周燕、曾凡智,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,中国,2016年,专利号:ZL0.6,已获授权,2019.02.03。
[5]发明专利:周燕、曾凡智、于昕梅、谢雷,一种基于MPEG视频压缩域的完整性水印嵌入与检测方法,中国,2016年,专利号:ZL6.X,已获授权,2019.05.24。
[6]发明专利:周燕、曾凡智,基于压缩感知的图像特征存储方法、图像检索方法和装置,中国,2017年,专利号:ZL7.2,已获授权,2017.05.24。
[7] 曾凡智,程勇,周燕等. 基于深度特征的视频检索系统V1.0. 软件著作权,2020SR**,2020.
[8] 周燕、曾凡智、谢炯明、项杨,基于二维压缩感知和分层特征的图像检索软件V1.0,2018,证书号:2018SR906111。
[9] 周燕、曾凡智、项杨、谢炯明,基于二维压缩感知和多特征融合的三维模型检索软件V1.0,2018,证书号:2018SR906098。
[10] 周燕、曾凡智,基于深度特征的视频监视系统V1.0,2020,证书号:2020SR**。

获奖情况:
[1]曾凡智、周燕等,基于全文特征抽取的电子公文防伪系统,佛山市人民政府,佛山市科技进步奖,二等奖,2012年。
[2] 周燕、曾凡智等,面向制造过程的海量多媒体数据高效查询与检索平台,广东省科技成果鉴定,国内领先,2015年。
[3] 周燕、曾凡智等,面向制造过程的海量多媒体数据高效查询与检索平台,佛山市人民政府,佛山市科技进步奖,二等奖,2016年。
[4] Yan Zhou(周燕)、Fan-zhi Zeng(曾凡智),2D compressive sensing and multi-feature fusion for effective 3D
shape retrieval,Information Sciences,2018年广东省计算机学会优秀论文二等奖、2016-2017年度佛山市自然科学优秀学术论文特等奖。
[5]周燕、曾凡智、郭华忠等,面向制造业的多媒体检索和防伪关键技术研究与应用,2019年广东省计算机学会科学技术奖三等奖,2019.12。
[6]周燕、曾凡智,
3D shape classification and retrieval based on polar view, 广东省计算机学会, 2019年广东省计算机学会优秀论文二等奖, 2019.12.
[7]周燕、曾凡智、郭华忠等,面向制造业的多媒体检索和防伪关键技术研究与应用,2019年佛山市科技先锋奖,2020.1




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