姓名： 徐增敏
副高级 男 桂林电子科技大学 邮箱:xzm@guet.edu.cn





研究领域人体行为分析、人工智能安全、异构网络通信、多媒体信息处理;网络空间治理、大数据分析;欢迎编程能力优秀和数学基础良好的同学报考研究生或申请调剂;
个人简介

徐增敏，武汉大学计算机应用技术专业博士，桂林电子科技大学副教授、硕士生导师。长期从事人体行为分析、工况运维统计、网络空间治理等人工智能与大数据方向的科学研究和应用示范，具有多项智慧城市项目研发经验。目前主持国家自然科学基金1项，参与各类横纵向科技项目8项。在IEEE TNNLS, Neurocomputing, ICME, ICIP, MMM等领域权威国际期刊及国际会议发表论文20余篇，受理发明专利14项，授权发明专利3项。
教育背景

2012.09-2019.06：武汉大学，计算机应用技术，博士
2003.09-2006.06：长沙理工大学，计算机应用技术，硕士
1999.09-2003.06：长沙理工大学，计算机科学与技术，学士
工作经历

2006.06-至今：桂林电子科技大学数学与计算科学学院，讲师/副教授
主要荣誉

2020年武汉大学研究生学术创新奖、2019年入选广西火炬创业导师、2018年入选自治区优秀创新创业导师、2017年武汉大学研究生学术创新奖、2017年NERCMS优秀研究生奖、2012年广西区级教学成果二等奖、2011年指导的学生获校级优秀毕业设计（论文）一等奖、2011年被数学与计算科学学院的学生评为“我最喜爱的任课教师”、2011年第二届全国软件专业人才设计与开发大赛先进组织个人、2010年首届全国软件专业人才设计与开发大赛优秀指导教师、2009年第十三届全国多媒体教育软件大奖赛一等奖、2006年湖南省普通高等学校优秀毕业生。
学术活动

教学信息人工智能、C语言程序设计、数据结构、数据库、面向对象程序设计、Java语言程序设计、Linux系统与应用、计算机网络、计算机组成原理、操作系统、编译原理等。
主要论文[1] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Chen Chen, Junjun Jiang, Jiaofen Li, Hongyang Li. SemiSupervised Discriminant MultiManifold Analysis for Action Recognition[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(10):2951-2962.（SCI一区，IF=8.793）CCF B刊
[2] Hongyang Li,Jun Chen, Ruimin Hu, Mei Yu, Huafeng Chen, Zengmin Xu. Action Recognition Using Visual Attention with Reinforcement Learning[C]. In: International Conference on MultiMedia Modeling (MMM), Thessaloniki, January 2019, 11296:365-376. (EI) CCF C会
[3] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Chen Chen, et al. Action recognition by saliency-based dense sampling[J]. Neurocomputing, 2017, 236:82-92. (SCI二区，IF=4.438）CCF C刊
[4] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Huafeng Chen, Hongyang Li. Global Contrast based Salient Region Boundary Sampling for Action Recognition[C]. In: International Conference on MultiMedia Modeling (MMM), Miami, January 2016, 9516:187-198. (EI)CCF C会 ORAL
[5] Hongyang Li, Jun Chen, Zengmin Xu, Huafeng Chen, Ruimin Hu. Multiple instance discriminative dictionary learning for action recognition[C]. In: 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2016:2014-2018, Shanghai, China, March 2016. (EI) CCF B会
[6] Huafeng Chen, Jun Chen, Hongyang Li, Zengmin Xu, Ruimin Hu. Compressed-domain based Camera Motion Estimation for Realtime Action Recognition[C]. In: Pacific-Rim Conference on Multimedia (PCM), Gwangju, Korea, September 2015. (EI) CCF C会
[7] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Hongyang Li, Huafeng Chen. How much bandwidth does Surveillance System require?[C]. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Quebec, Canada, September 2015:1762-1766. (EI) CCF C会
[8] 徐增敏，胡瑞敏，陈军，禹玮，傅佑铭，李俊. 面向应急调度的多媒体网关通信模式[J]. 武汉大学学报(工学版)，2015，48(5):727-733.
[9] 徐增敏，崔忠宁，王会勇，陈光喜. 虚拟场景中异步消息的通信设计[J]. 小型微型计算机系统，2014，35(11):2548-2552.
[10] 徐增敏，关健，蒋英春，段雪峰. 基于视觉特征库的交互控制方法[J]. 计算机测量与控制，2014，22(3):754-757.
[11] 徐增敏，崔忠宁，湛永松，陈光喜. J2SE网络游戏设计与实现[J]. 计算机工程与设计，2013，34(10):3574-3579.
[12] 徐增敏，张昆，丁勇，赵汝文. 基于动态视图的数据库性能调优[J].计算机应用与软件，2012，29(12):58-60.
[13] 禹玮，徐增敏，易云飞，傅佑铭. 基于反馈周期的网络负载均衡算法[J]. 计算机工程与设计，2016，37(04):841-846.
[14] 徐增敏，唐先红，朱志斌，陈军. 学科前沿指引下的信息与计算科学专业教学研究[J]. 计算机教育，2014，(08):1-4+11.
学术著作

科研项目

申请人及其团队自2012年开始从事多媒体信息处理和视频分析方面的研究，在计算机视觉、行为分析、机器学习和多媒体信息处理的理论和应用等方面开展了大量的研究。具体包括：
（1）主持国家自然科学基金地区项目，视频侦查中基于深度学习的人体行为识别技术研究，2019/01-2022/12，39万元
（2）主持广西中青年教师基础能力提升项目，复杂场景视频中人体动作的时空结构特征研究，2017/01-2019/12，3万元
（3）参与国家重点研发计划项目，警务大数据智能应用技术研究，2017/07-2020/06，842万元
（4）参与广西重点研发计划项目，面向涉密场所的视频人体行为分析系统研发及应用，2017/09-2020/08，90万元
（5）参与公安部技术研究计划项目，监控视频中人员行为及多模态特征识别与判定关键技术，2016/07-2018/12，30万元
（6）参与国家自然科学基金项目，基于GPU的并行不变特征图像匹配技术研究，2014/01-2017/12，42万元
专利及知识产权[1] 发明专利：徐增敏，赵汝文，陈凯，丁勇等. 一种面向轻量级神经网络的模型优化和压缩方法. CN9.2
[2] 发明专利：徐增敏，李姣芬，李向利，丁勇等. 一种基于多任务学习模型的人体行为分类方法. CN9.1
[3] 发明专利：徐增敏，李姣芬，李向利，丁勇等. 一种基于格拉斯曼流形分析的人体行为识别方法. CN2.2
[4] 发明专利：徐增敏，蒙儒省，罗劲锋，李翔宇等. 一种基于多目标跟踪的人体行为识别方法及系统，CN6.5
[5] 发明专利：徐增敏，蒙儒省，罗劲锋，李翔宇等. 一种面向监控视频的多目标行为识别方法及系统，CN8.0
[6] 发明专利：蒙儒省，徐增敏，滕盛弟，丁勇等. 一种面向多路视频的人体行为事件实时分析方法，CN5.1
[7] 发明专利：滕盛弟，徐增敏，蒙儒省，丁勇等. 一种基于时空显著性区域检测的人体行为分析方法，CN5.5（已授权）
[8] 发明专利：胡瑞敏，徐增敏，陈军，陈华锋等. 基于全局显著边缘区域的人体动作特征提取方法，CN8.1（已授权）
[9] 发明专利：徐增敏，蒋英春，段雪峰，关健. 基于手轮廓特征的手势识别控制方法和系统. CN7.0（已授权）
[10]发明专利：胡瑞敏，陈军，陈华锋，李红阳，徐增敏等. 基于时间尺度不变性的视频中人体动作识别方法及系统. CN5.3
[11]发明专利：胡瑞敏，陈军，陈华锋，李红阳，徐增敏等. 基于梯度边界图和多模卷积融合的动作识别方法及系统. CN7.4
[12]发明专利：胡瑞敏，李红阳，陈军，陈华锋，徐增敏等. 一种基于视频局部特征字典的人体动作分类方法. CN3.0
[13]发明专利：胡瑞敏，陈华锋，陈军，李红阳，徐增敏等. 一种人体动作特征提取方法. CN3.9
联系信息xzm@guet.edu.cn
常用链接preview.anview.ai