所属研究所、院系:
人工智能与无人系统研究所

职称:
副教授

E-mail:
hujf5@mail.sysu.edu.cn

办公地点:
超算学院

个人主页: https://isee-ai.cn/~hujianfang/



教师简介:
胡建芳，男，江西上饶人，中山大学副教授，2016年12月博士毕业于中山大学数学学院，自2015年9月起，在新加坡南洋理工大学王刚副教授研究组访问交流一年。研究领域包括计算机视觉和应用机器学习，主要聚焦于发展深度学习和多任务学习等智能机器学习算法解决视频理解问题，包括视频行为识别、视频对象分割、视频预测等。目前已在IEEE TPAMI、IEEE TIP等国际顶级期刊和CVPR、ICCV、ECCV国际顶级会议发表学术论文多篇。博士论文“面向人与物体交互行为分析的关键问题研究”获2017年中国图象图形学学会优秀博士学位论文（全国总共仅四篇）。入选2017年微软亚洲研究院青年****铸星计划。个人主页：https://isee-ai.cn/~hujianfang/。
欢迎对计算机视觉感兴趣的同学加入团队，偏学术科研和工程项目均可！
常年招聘博士后和专职科研系列老师，欢迎联系！

研究领域:
?计算机视觉，视频理解分析，行为识别

教育背景:
- 2010年9月～2016年12月：中山大学数学学院硕博连读
- 2015年9月～2016年9月：新加坡南洋理工大学访问学生
- 2006年9月～2010年6月：中山大学数学与应用数学 本科

工作经历:
- 2019年11月至今：中山大学计算机学院 副教授
- 2017年1月2019年10月：中山大学数据科学与计算机学院 副研究员

获奖及荣誉:
-? 2017年 中国图象图形学学会优秀博士学位论文
-? 2017年 微软亚洲研究院青年****铸星计划
-? 2018年 CVPR大规模行为识别比赛MiniTrack 第一名
-? 2017年 国际计算机视觉会议ICCV-ChaLearn大规模手势比赛 第二名

科研项目:
1. 国家自然科学基金面上项目，多源视频结构化特征提取方法研究及其在行为分析的应用，59万，**，2021.01 - 2024.12，项目负责人
2. 国家自然科学基金青年科学基金，基于多模态时间序列异质特征学习的行为前期预测研究，26 万，**，2018/01-2020/12，项目负责人
3. CCF-腾讯犀牛鸟科研基金项目，基于多模态动态融合的视频动作识别及意图预测，15万，2018/08 -2019/08，项目负责人
4. 中山大学青年教师培育项目，复杂开放环境下的行为分析研究，15万，2018/01 -2020/12，项目负责人
5. 广东省信息安全技术重点实验室开放基金，开放环境下的行为分析方法研究，2017B-14，2019.01-2019.12，项目负责人

代表性论著:
(*) 表示为通讯作者，指导学生发表论文
12. Jian-Fang Hu^#, Jiangxin Sun^#?(指导的本科生), Zihang Lin (指导的本科生), Jianhuang Lai, Wenjun Zeng, and Wei-Shi Zheng(*). "APANet: Auto-Path Aggregation for Future Instance Segmentation Prediction", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI), 2021. [CCF A, IF=17.73, 人工智能与计算机视觉领域最顶级期刊]
11. Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng(*), Jianhuang Lai, and Jianguo Zhang, "Jointly Learning Heterogeneous Features for RGB-D Activity Recognition", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI), 39 (11): 2186-2200 (2017). [CCF A, IF=17.73, 人工智能与计算机视觉领域最顶级期刊]
10. Jian-Fang Hu,?Wei-Shi Zheng(*), Lianyang Ma, Gang Wang, Jianhuang Lai, and Jianguo Zhang. "Early Action Prediction by Soft Regression". IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI), August 3, 2018;??DOI: 10.1109/TPAMI.2018.**, [CCF A, IF=17.73, 人工智能与计算机视觉领域最顶级期刊]
9. Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng(*), Xiaohua Xie, and Jianhuang Lai, "Sparse Transfer for Facial Shape-from-Shading", Pattern Recognition (PR), 68(8): 272-285 (2017). [IF=3.965, CCF B类期刊论文]
8. Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng(*), Jianhuang Lai, Shaogang Gong, and Tao Xiang, "Exemplar-based Recognition of Human-Object Interactions", IEEE Transaction Circuits System Video Technology (TCSVT). 26(4): 647-660 (2016). [IF=3.599, CCF B类期刊论文]
7. Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng(*), Jiahui Pan, Jianhuang Lai, and Jianguo Zhang, "Deep Bilinear Learning for RGB-D Action Recognition", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. [计算机视觉三大顶级会议之一]
6. Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng(*), Jianhuang Lai, and Jianguo Zhang, "Jointly Learning Heterogeneous Features for RGB-D Activity Recognition", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 5344-5352 (2015). [CCF A，计算机视觉顶级会议]
5. Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng(*), Jianhuang Lai, Shaogang Gong, and Tao Xiang, "Recognising Human-Object Interaction via Exemplar based Modelling'', International Conference on Computer Vision (ICCV), 3144-3151 (2013). [CCF A，计算机视觉三大顶级会议之一]
4. Jian-Fang Hu, Wei-Shi Zheng(*), Lianyang Ma, Gang Wang, and Jianhuang Lai, "Real-time RGB-D Activity Prediction by Soft Regression", European Conference on Computer Vision (ECCV), 280-296 (2016). [计算机视觉三大顶级会议之一]
3. Xionghui Wang (指导的硕士生), Jian-Fang Hu (*), Jianhuang Lai, Jianguo Zhang, and Wei-Shi Zheng, ``Progressive Teacher-student Learning for Early Action Prediction", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019. ?[CCF A，计算机视觉顶级会议]
2. Guoliang Pang (指导的硕士生), Xionghui Wang (指导的硕士生), Jian-Fang Hu (*), Qing Zhang, and Wei-Shi Zheng, DBDNet: Learning Bi-directional Dynamics for Early Action Prediction, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2019. (CCF A, 人工智能顶级会议)
1. Jiangxin Sun (指导的本科生), Jiafeng Xie (指导的硕士生) , Jian-Fang Hu (*), Zihang Lin (指导的本科生), Wei-Shi Zheng, Jianhuang Lai and Wenjun Zeng, Predicting Future Instance Segmentation with Contextual Pyramid ConvLSTMs, ACM Multimedia, 2019. (CCF A类会议)
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