钟必能
博士教授漓江****博士生导师


职称/职务：教授、博士生导师
研究方向/教研室：人工智能、计算机视觉、模式识别、机器学习、大数据分析与挖掘
电子邮件：zhongbineng@163.com,bnzhong@gxnu.edu.cn
通信地址：广西桂林市七星区育才路15号、广西师范大学计算机科学与工程学院
Linkedin:https://www.linkedin.com/in/bineng-zhong-71a36674/
微信号：bnzhong-Huaqiao
相关研究算法代码网址：https://github.com/HQUCV
Google Scholar:https://scholar.google.de/citations?user=hvRBydsAAAAJ&hl=en

招收博士和硕士研究生（希望在我团队的学习经历能够成为你今后的人生财富，祝你拥有锦绣前程！）:
If you love something, if you have passion，you will go to the extreme to understand it, to get it.
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[1] 专业需求：无特别明确的要求，如果你是计算机、信息、数学、自动化、物理等相关专业会有一定优势，但如果你有较好的数学基础、英语能力、编程动手能力、以及较强的自学能力，那么无论你是什么专业都没有关系。
[2] 招生专业：软件工程（学硕）、计算机科学与技术（学硕）、计算机技术（专业硕士）。
[3] 招生方向：人工智能、计算机视觉、模式识别、机器学习、图像和视频分析、大数据分析与挖掘等。如果你以前对这些研究方向接触较少，联系我之前，你可以通过网络简单快速地了解，其在学术和工业界中的理论与应用价值。然后问自己对它们是否有兴趣？如果感兴趣，请联系我，署名邮件我8小时内必回复。 在联系前，请你在电子邮件中详细说明您的各方面情况，包括你选择读研（读博）的原因，以及你的目标及未来打算等。
[4] 兴趣是最好的导师、愿意把探索未知作为一生的兴趣、性格开朗、有自信心、有较强的意志品质、具有团队和合作精神。我鼓励研究生读书期间锻炼身体，保持体魄和精神健康。但是，我不允许我的学生参于学生会与学生干部工作，不允许我的学生忙于做家教、助教等工作，不希望我的学生把大部分精力放在谈恋爱上，我鼓励我的学生以科研作为一生追求的目标，鼓励我的硕士学生在毕业后继续读博，鼓励我的硕士学生去IT公司从事技术研发或以技术为核心创业，并会尽我全力帮助。
[5]注重人才培养：以导师身份指导硕士研究生，常年以学生为第一作者发表CCF A类顶级会议（例如CVPR、IJCAI、AAAI、MM等），以及IEEE 汇刊（例如IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TMM等）；常年指导硕士研究生参加人工智能和计算机视觉领域的相关知名比赛（AI City Challenge、VOT Challenge等），并获得不错的佳绩；常年指导硕士研究生连续获得省级优秀学术学位论文；近年毕业生主要工作去向（从事人工智能相关工作，至2020年12月，起步年薪30万）：百度、阿里、滴滴、美图、京东、商汤、海内外攻读博士学位等。
[个人简介][研究兴趣][工作经历] [科研项目] [代表性成果] [教学工作]

个人简介

钟必能，男，壮族，1981年生于广西河池宜州市，博士/教授，博士研究生导师，现工作于广西师范大学计算机科学与工程学院。分别于2004年、2006年、2010年获哈尔滨工业大学软件工程学士学位、计算机应用硕士学位和博士学位。2007年和2008年分别在中科院自动化所模式识别国家重点实验室、中科院计算所视觉信息处理与学习组做访问研究。2017年入选国家公派访问****全额资助项目，赴美国东北大学(Northeastern University)访学一年。2010年10月至2020年11月在华侨大学计算机科学与技术学院担任教授。主要研究方向为人工智能、统计机器学习、计算机视觉、模式识别、大数据分析；近年来特别关注面向5G+AIoT的深度模型约简、面向边缘计算的模型压缩与加速、自动机器学习(AutoML、NAS)、深度学习的可解释性、强化学习、元学习、对抗学习、物体检测、跟踪与识别、行人重识别、超分辨，及其在智能视频监控、无人飞机、自动驾驶、机器人导航、无人舰船、人机交互、公共交通、军事目标定位等方面的应用。长期从事上述领域和方向的教学、科研和产业化工作。已在计算机视觉和模式识别的国内外著名期刊及国际重要学术会议上发表论文130多篇，谷歌学术被引用超4447+次，单篇最高引用1284和1176次，2篇ESI高被引论文，其中常年发表CCFA类会议（CVPR（10篇，3篇oral）、AAAI（1篇）、IJCAI（1篇）、ACMMM（1篇oral）等）、以及ECCV、ICLR等国际计算机视觉和人工智能顶级会议；IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TMM、IEEE TCSVT、IEEE T-CYB、Pattern Recognition、Information Science、以及SCI一区、二区期刊30多篇。申请和授权发明专利近30项、出版专著1部、发表4篇教改论文。现为IEEE会员、中国计算机学会会员、中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员、中国图象图形学学会情感计算与理解专业委员会委员、CCF YOCSEF厦门分论坛副主席（2017.5-2018.5）。国家自然科学基金委员会项目通信评审专家、北京市自然科学基金项目通讯评审专家、福建省科技厅专家、教育部学位论文评审专家、学术桥人才评审项目组评审专家。作为负责人和技术骨干参加或主持了国家重点基础研究发展计划（973）项目、国家高技术研究发展计划（863）项目、国家自然科学基金项目、福建省自然科学基金项目、中央高校基本科研业务费等50多项研究工作。2015年入选“福建省高校新世纪优秀人才支持计划”、2013年入选“福建省高校****科研人才培育计划”、2015年入选“泉州市高级人才”、2014年入选华侨大学中青年教师科技创新资助计划(培育型科技创新人才)、2014年入选华侨大学科技创新团队和领军人才支持计划（发展型）核心成员、2019年入选“厦门市重点人才”、2020年度入选广西师范大学A类漓江****。连续获得2012-2014、2014-2016、2018-2020年度华侨大学优秀教师、科研优秀个人、研究生导师标兵。2016年度分别获得第十二届福建省自然科学优秀学术论文一等奖（排名第一）、第九届泉州市自然科学优秀学术论文一等奖（排名第一）、厦门市科学技术进步三等奖（排名第六）。以导师身份指导研究生连续获得2018年和2019年福建省研究生优秀学术学位论文。2020年获得CVPR智慧城市挑战赛（AICityChallenge）赛道1车辆计数项目全球亚军。常年担任多个国际顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、MM、IJCAI、AAAI、MM）和顶级期刊（IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TCSVT、PR、Neurocomputing）的SPC、PC委员、Program Committee、编委、或审稿人。

研究兴趣
1. 神经网络结构搜索：尤其关注功耗约束、通讯带宽约束的网络结构设计。
2. 深度模型约简与加速：尤其关注面向AIoT平台的深度模型约简技术。
3. 图像超分辨和复原、视觉目标检测、跟踪与识别：尤其关注实战环境中，长时或跨视域场景下目标感知与跟踪。
4. 机器学习理论、算法与应用。

学习工作经历
2000.9-2004.7: 哈尔滨工业大学，软件学院，本科。
2004.9-2006.7: 哈尔滨工业大学,计算机学院，硕士（导师：李生、赵铁军）
2006.9-2010.10：哈尔滨工业大学，计算机学院，博士（导师：姚鸿勋、高文）
2007.9-2008.8：中国科学院自动化研究所, 模式识别国家重点实验室，访问学生（导师：李子青、向世明）
2008.9-2009.8：中国科学院计算技术研究所, 智能信息处理重点实验室，访问学生（导师：陈熙霖、山世光）
2017.9-2018.8：Northeastern University,访问****（导师：Yun Raymond Fu）
2010.10-2020.10：华侨大学,计算机学院，教授，计算机系系主任
2020.11- 至今, 广西师范大学，计算机科学与工程学院，教授，博导

科研项目
1. "视觉目标跟踪中若干基础问题研究"，2020年广西科技基地和人才专项，项目编号GuiKeAD**。负责人：钟必能，项目起止时间：2021.4-2024.3。
2.“复杂动态场景下基于深度学习的鲁棒多线索目标跟踪”，国家自然科学基金面上项目，项目编号：**，负责人：钟必能，项目起止时间：2020.1-2023.12。
3.“面向鲁棒跟踪的目标表观建模、搜索与更新关键算法研究”，国家自然科学基金面上项目，项目编号：**，负责人：钟必能，项目起止时间：2016.1-2019.12。
4.“基于弱监督学习和深度信息的目标跟踪算法研究”，国家自然科学基金青年项目，项目编号：**，负责人：钟必能，项目起止时间：2013.1-2015.12。
5.“基于图像集合和自适应部件学习的目标跟踪”，福建省自然科学基金面上项目，项目编号：2015J01257，负责人：钟必能，项目起止时间：2015.4-2018.4。
6.“基于深度学习的鲁棒多线索目标跟踪”，福建省高校新世纪优秀人才支持计划，负责人：钟必能，项目起止时间：2016.1-2018.12。
7.“基于霍夫森林和视频分割的目标跟踪”，福建省自然科学基金青年项目，项目编号：2013J05092，负责人：钟必能，项目起止时间：2013.1-2014.7。
8.“基于多线索信息的目标跟踪算法研究”，福建省高校****科研人才培育计划，项目编号：JA13007，负责人：钟必能，项目起止时间：2013.1-2015.12。
9.华侨大学中青年教师科技创新资助计划(培育型科技创新人才),项目编号：ZQN-PY210，负责人：钟必能，项目起止时间：2014.7-2018.6。
10.“基于多标注源弱监督学习的视觉目标跟踪算法研究”，中国博士后科学基金，项目编号：2011M501081，负责人：钟必能，项目起止时间：2011.8-2013.8。
11.“基于弱监督学习和深度信息的目标跟踪算法研究”，中央高校基本科研业务费，项目编号：JB-ZR1219，负责人：钟必能，项目起止时间：2012.8-2015.8。
12.“复杂动态场景中运动目标检测与跟踪算法研究”，华侨大学科研启动费，项目编号：11BS109，负责人：钟必能，项目起止时间：2010.10-2012.10。
13.“多功能智能视频监控系统”，福建省泉州市丰泽区科技计划项目，负责人：钟必能，项目起止时间：2012.10-2014.10。
14.“基于自监督学习与对抗领域自适应的目标跟踪算法”，南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室开放课题，项目编号：JYB201902，负责人：钟必能，项目起止时间：2019.9-2021.9。
15.“基于结构化条件生成对抗网络和自监督更新的目标跟踪算法研究”，中科院自动化所模式识别国家重点实验室开放课题，项目编号：，负责人：钟必能，项目起止时间：2020.1-2021.12。
16. “自动机器学习技术及应用系统研发”，横向技术开发委托，负责人：钟必能，项目起止时间：2020.5-2021.4。
17. “面向AIoT平台的深度模型约简技术及应用系统研发”，横向技术开发委托，负责人：钟必能，项目起止时间：2020.12-2023.12。
代表性成果
一.论文
1.Qinqin Zhou (研究生一作), Bineng Zhong* (导师通讯), Xin Liu, Rongrong Ji*(通讯作者). Attention-based Neural Architecture Search for Person Re- identification. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 8.793, 神经网络和机器学习领域国际顶级期刊，中国计算机学会推荐B类期刊).
2. Siyuan Cheng (研究生一作), Bineng Zhong*(导师通讯), Guorong Li, Xin Liu, Zhenjun Tang, Xianxian Li*(通讯作者), Jing Wang. Learning to Filter: Siamese Relation Network for Robust Tracking. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2021 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议, oral).
3.Zikai Zhang (研究生一作), Bineng Zhong*(导师通讯), Shengping Zhang, Zhenjun Tang, Zhaoxiang Zhang, Xin Liu. Distractor-Aware Fast Tracking via Dynamic Convolutions and MOT Philosophy. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2021 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
4. Qiong Wu, Pingyang Dai, Jie Chen, Chia-Wen Lin, Yongjian Wu, Feiyue Huang, Bineng Zhong, Rongrong Ji. Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identification. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2021 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议, oral).
5. Gan Sun, Yang Cong, Qianqian Wang, Bineng Zhong, and Yun Fu. Representative Task Self-selection for Flexible Clustered Lifelong Learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 8.793, 神经网络和机器学习领域国际顶级期刊，中国计算机学会推荐B类期刊).
6. Jun Li, Zhiqiang Tao, Yue Wu, Bineng Zhong and Yun Fu. Large-Scale Subspace Clustering by Independent Distributed and Parallel Coding. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 11.079, 人工智能领域国际顶级期刊，中国计算机学会推荐B类期刊).
7. Ziyi Chen, Cheng Wang, Jonathan Li, Wentao Fan, Jixiang Du and Bineng Zhong*(通讯作者). Adaboost-like End-to-End Multiple Lightweight U-Nets for Road Extraction from Optical Remote Sensing Images. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 2021 (2020年中科院SCI期刊分区一区).
8. Yixiang Zhang, Hongbo Zhang, Jixiang Du, Qing Lei, Lijie Yang, andBineng Zhong. RGB+2D Skeleton: Local Hand-crafted and 3D Convolution Feature Coding for Action Recognition.Signal Image and Video Processing, 2021 (2020年中科院SCI期刊分区三区).
9. Yan Chen, Jixiang Du,Bineng Zhong. Co-inference Discriminative Tracking Through Multi-Task Siamese Network. IEEE Access, 2021 (SCI二区).
10.Shujuan Peng, He Zhang, Xin Liu, Wentao Fan, Bineng Zhong, Jixiang Du. Real-Time Video Dehazing via Incremental Transmission Learning and Spatial-temporally Coherent Regularization. Neurocomputing,2020(2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438, 中国计算机学会推荐C类期刊).
11.Qinqin Zhou (研究生一作), Bineng Zhong*(导师通讯), Xiangyuan Lan, Gan Sun, Yulun Zhang, Baochang Zhang, Rongrong Ji.Fine-Grained Spatial Alignment Model for Person Re-Identification with Focal Triplet Loss. IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29: 7578-7589 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 9.340, 图像处理领域国际顶级期刊，中国计算机学会推荐A类期刊).
12.Kai Chen, Xin Liu, Yiu-ming CHEUNG, Rui Wang, Xing Xu, Bineng Zhong.Hearing like Seeing: Improving Voice-Face Interactions and Associations via Adversarial Deep Semantic Matching Network.The 28th ACM International Conference on Multimedia, MM 2020(EI,多媒体领域国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
13.Xin Liu, Yiu-ming Cheung, Zhikai Hu, Yi He, Bineng Zhong. Adversarial Tri-Fusion Hashing Network for Imbalanced Cross-Modal Retrieval. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2020, 2-13, DOI: 10.1109/TETCI.2020.**.
14.Xingzhi Wang, Xin Liu, Shu-Juan Peng, Bineng Zhong, Yewang Chen, Ji-Xiang Du. Semi-supervised Discrete Hashing for Efficient Cross-modal Retrival. Multimedia Tools and Applications, 2020 (2020年中科院SCI期刊分区四区，2020年影响因子: 2.101,中国计算机学会推荐C类期刊).
15.Zhihui Wang, Bing Bai, Yujun Xie, Tengfei Xing, Bineng Zhong?(通讯作者), Qinqin Zhou, Yiping Meng, Bin Xu, Zhichao Song, Pengfei Xu, Runbo Hu, Hua Chai.Robust and Fast Vehicle Turn-counts at Intersections via an Integrated Solution from Detection, Tracking and Trajectory Modeling. AICityChallenge，CVPR2020 Workshop. （滴滴出行和华大参与的CVPR2020智慧城市挑战赛道1比赛：交通场景十字路口多类别车辆转弯计数比赛，在全球100多个参赛队伍中排名第二，获得亚军）
16.Bin Zhou, Xin Liu, Bineng Zhong*(通讯作者). A Cooperative Tracker by Fusing Correlation Filter and Siamese Network.3rd Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2020(EI).
17.Zedu Chen (研究生一作), Bineng Zhong*(导师通讯), Guorong Li, Shengping Zhang, Rongrong Ji. Siamese Box Adaptive Network for Visual Tracking. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR2020(EI,计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
18.Jie Li, Rongrong Ji, Hong Liu, Jianzhuang Liu, Bineng Zhong, Cheng Deng, Qi Tian. Projection & Probability-Driven Black-Box Attack.IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR2020(EI,计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
19.Jiahua Dong, Yang Cong, Gan Sun, Bineng Zhong, Xiaowei Xu. What can be Transferred: Unsupervised Endoscopic Lesions Segmentation. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR2020(EI,计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
20.Yulun Zhang, Yapeng Tian, Yu Kong, Bineng Zhong, and Yun Fu. Residual Dense Network for Image Restoration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020(2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 17.861, 人工智能领域国际顶级期刊，中国计算机学会推荐A类期刊).
21.Zhibin Lv, Donghua Wang, Hui Ding, Bineng Zhongand Lei Xu. Improve Escherichia Coli DNA N-4-methycytosine Sites Prediction Accuracy by Light Gradient Boosting Machine Feature Selection Technology. IEEE Access, 2020 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子: 3.745).
22.Hongyang Yu, Guorong Li, Li Su, Bineng Zhong, HongxunYao, QingmingHuang. Conditional GAN based Individual and Global Motion Fusion for Multiple Object Tracking in UAV Videos. Pattern Recognition Letters, 2020 (2020年中科院SCI期刊分区三区,2020年影响因子: 3.255，中国计算机学会推荐C类期刊)
23.Wanben Zhong(研究生一作), Bineng Zhong*（导师通讯）, Hongbo Zhang, Ziyi Chen, Yan Chen. Identification of Anti-cancer Peptides Based on Multi-classifier System.Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening, 2019, 22(10):694-704 (2020年中科院SCI期刊分区四区,2020年影响因子: 1.205).
24.Qinqin Zhou(研究生一作),Bineng Zhong*（导师通讯）, Xiangyuan Lan, Gan Sun, Yulun Zhang, Mengran Gou. LRDNN: Local-refining based Deep Neural Network for Person Re-Identification with Attribute Discerning. The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence,IJCAI 2019 (EI, 国际人工智能顶级会议，中国计算机学会推荐A类会议).
25.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, 2019, 28(5): 2331-2341(2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 9.340, 图像处理领域国际顶级期刊，中国计算机学会推荐A类期刊,ESI高被引论文).
26.Qinqin Zhou(研究生一作),Bineng Zhong*（导师通讯）, Yulun Zhang, Jun Li, Yun Fu. Deep Alignment Network Based Multi-person Tracking with Occlusion and Motion Reasoning.IEEE Transactions on Multimedia, 2019,21(5): 1183-1194(2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 6.051, 多媒体领域国际顶级期刊，中国计算机学会推荐B类期刊).
27.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 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020那年影响因子: 7.515，ESI高被引论文).
28.Ziyi Chen, Wentao Fan, Bineng Zhong, Jonathan Li, Jixiang Du, Cheng Wang. Corse-to-Fine Road Extraction Based on Local Dirichlet Mixture Models and Multiscale-High-Order Deep Learning. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019(2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子: 6.319, 中国计算机学会推荐B类期刊).
29.Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li,Bineng Zhong,Yun Fu. Residual Non-local Attention Networks for Image Restoration. International Conference on Learning Representations, New Orleans, USA, May 2019(EI, 深度学习和人工智能国际顶级会议).
30.Haitao Xiong, Hongfu Liu,Bineng Zhong, Yun Fu. Structured and Sparse Annotations for Image Emotion Distribution Learning. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence,AAAI2019(EI, 人工智能国际顶级会议，中国计算机学会推荐A类会议).
31.Yiting Lin(研究生一作),Bineng Zhong*（导师通讯）, Guorong Li, Sicheng Zhao, Ziyi Chen, Wentao Fan. Localization-Aware Meta Tracker Guided with Adversarial Features. IEEE Access, 2019(2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子: 3.745).
32. Xiangyuan Lan, Mang Ye, Rui Shao,Bineng Zhong, Deepak Jain, Huiyu Zhou. Online Non-negative Multi-modality Feature Template Learning for RGB assisting Infrared Tracking. IEEE Access, 2019 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子: 3.745).
33. Wenmin Chen, Wentao Fan, Nizar Bouguila, and Bineng Zhong. Medical Image Segmentation Based on Spatially Constrained Inverted Beta-Liouville Mixture Models. Mixture Models and Applications, 307-324, 2019.
34.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,ICDM2018(EI, 数据挖掘国际顶级会议, 中国计算机学会推荐B类会议).
35.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, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐B类会议).
36.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,CVPR2018(EI,计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
37.Bing Bai(研究生一作),Bineng Zhong*（导师通讯）,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, 286:109-120 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438, 中国计算机学会推荐C类期刊).
38.Jun Zhang(研究生一作), Bineng Zhong*（导师通讯）, Pengfei WANG, Cheng WANG, Jixiang DU. Robust feature learning for online discriminative tracking without large-scale pre-training.Frontiers of Computer Science,2018, 12(6): 1160-1172 (SCI四区，2020年影响因子1.275, 中国计算机学会推荐C类期刊).
39.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.
40.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.
41.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.
42.Jiajia Geng, Xin Liu, Bineng Zhongand 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.
43.Yu-Hang Liu, Xin Liu, Wentao Fan, Bineng Zhongand Jixiang Du. Efficient Audio-visual Speaker Recognition via Deep Heterogeneous Feature Fusion. Chinese Conference on Biometric Recognition, CCBR 2017.
44.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, 275:1456-1467 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438，中国计算机学会推荐C类期刊).
45.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 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子6.471).
46.Hongbo Zhang, Bineng Zhong,Qing Lei, Jixiang Du, Jialin Peng, Duansheng Chen, Xiao Ke. Sparse Representation-Based Semi-Supervised Regression for People Counting. ACM Transactions. on Multimedia Computing, Communications and Applications,2017, 7(1):1-8 (2020年中科院SCI期刊分区三区, 2020年影响因子2.25, 中国计算机学会推荐B类期刊).
47.Xin Liu, Lu Xie, Bineng Zhong, Jixiang Du, Qinmu Peng. Automatic Facial Flaw Detection and Retouching via Discriminative Structure Tensor. IET Image Processing, 2017(2020年中科院SCI期刊分区三区，2020年影响因子2.004，中国计算机学会推荐C类期刊).
48.Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, Jixiang Du, and Duansheng Chen. ASparseRepresentationAlgorithmforEffectivePhotographRetrieval. Mathematical and Computational Applications, January 18, 2017.
49.TianWang,JiandianZeng,MdZakirulAlamBhuiyan,HuiTian,YiqiaoCai,YonghongChen,BinengZhong.TrajectoryPrivacyPreservationbasedonaFogStructureforCloudLocationServices.IEEEAccess, 2017 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子: 3.745).
50.Bineng Zhong, Jun Zhang, Pengfei Wang, Jixiang Du, Duansheng Chen. Jointly Feature Learning and Selection for Robust Tracking via a Gating Mechanism. PLOS One, August 30, 2016 (2020年中科院SCI期刊分区三区，影响因子2.740).
51.Bineng Zhong, Xiangnan Yang, Yingju Shen, Cheng Wang, Tian Wang, Zhen Cui, Hongbo Zhang, Xiaopeng Hong, Duansheng Chen. Higher Order Partial Least Squares for Object Tracking: A 4D-Tracking Method. Neurocomputing, 2016, 215: 118-127 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438，中国计算机学会推荐C类期刊).
52.Bineng Zhong, Shengnan Pan, Hongbo Zhang, Tian Wang, Jixiang Du, Duansheng Chen, Liujuan Cao. Convolutional Deep Belief Networks for Single-Cell/Object Tracking in Computational Biology and Computer Vision. BioMed Research International, vol. 2016, Article ID **, 14 pages, 2016. doi:10.1155/2016/** (2020年中科院SCI期刊分区四区，2020年影响因子2.276).
53.Bineng Zhong, Shengnan Pan, Cheng Wang, Tian Wang, Jixiang Du, Duansheng Chen, Liujuan Cao. Robust Individual-Cell/Object Tracking via PCANet Deep Network in Biomedicine and Computer Vision. BioMedResearchInternational,vol.2016,ArticleID**,15pages,2016.doi:10.1155/2016/** (2020年中科院SCI期刊分区四区，2020年影响因子2.276).
54.Bineng Zhong, Yingju Shen, Yan Chen, Weibo Xie, Zhen Cui, Hongbo Zhang, Duansheng Chen, Tian Wang, Xin Liu, Shujuan Peng, Jin Gou, Jixiang Du, Jing Wang, Wenming Zheng. Online Learning 3D Context for Robust Visual Tracking. Neurocomputing,2015, 151(2):710-718(2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438，中国计算机学会推荐C类期刊).
55.Bineng Zhong,Hongxun Yao, Sheng Chen, Rongrong Ji, Tat-Jun Chin, Hanzi Wang. Visual Tracking via Weakly Supervised Learning from Multiple Imperfect Oracles. Pattern Recognition, 2014, 47(3):1395-1410 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子7.196, 中国计算机学会推荐B类期刊).
56.Bineng Zhong, Xiaotong Yuan, Rongrong Ji, Yan Yan, Zhen Cui, Xiaopeng Hong, Yan Chen, Tian Wang, Duansheng Chen, Jiaxin Yu. Structured Partial Least Squares for Simultaneous Object Tracking and Segmentation. Neurocomputing, 2014, 133:317-327(2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438，中国计算机学会推荐C类期刊).
57.Bineng Zhong, Yan Chen, Yingju Shen, Yewang Chen, Rongrong Ji, Xiaotong Yuan, Duansheng Chen, Weibin Chen. Robust Tracking via Patch-based Appearance Model and Local Background Estimation. Elsevier Neurocomputing,Neurocomputing 2014,123, pp.344-353 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438，中国计算机学会推荐C类期刊).
58.Bineng Zhong, Yan Chen, Yewang Chen, Rongrong Ji, Ying Chen, DuanshengChen, Hanzi Wang. Background Subtraction Driven Seeds Selection for Moving Objects Segmentation and Matting. Neurocomputing,2013, 103: 132-142(2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438，中国计算机学会推荐C类期刊).
59.Yan Chen, Xiangnan Yang, Shengnan Pan,Bineng Zhong, Duansheng Chen, Huizhen Zhang. CNNTracker: Online Discriminative Object Tracking via Deep Convolutional Neural Network. Elsevier Applied Soft Computing, 38:1088-1098, 2016 (2020年中科院SCI期刊分区一区，2020年影响因子5.472) .
60.Hongbo Zhang, Qing Lei, Duansheng Chen, Bineng Zhong, Jinlin Peng, Jixiang Du, and Songzhi Su. Probability-based Method for Boosting Human Action Recognition using Scene Context. IET Computer Vision, March 14, 2016 (2020年中科院SCI期刊分区四区，2020年影响因子1.648，中国计算机学会推荐C类期刊).
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62.Tian Wang, Zhen Peng, Cheng Wang, Yonghong Chen, Hui Tian, Junbin Liang, Bineng Zhongand Yiqiao Cai. Extracting Target Detection Knowledge Based on Spatio-temporal Information in Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2016 (2020年中科院SCI期刊分区四区，2020年影响因子1.151).
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65.Tian Wang, Yiqiao Cai, Weijia Jia, Sheng Wen, Guojun Wang，Hui Tian, Yonghong Chen, Bineng Zhong.Maximizing Real-time Streaming Services based on a Multi-Servers Networking Framework, Computer Networks,93(1):199-212, 2015.
66.Cheng Wang*, Jianying Wang , Bineng Zhong , Hui Ying , Guirong Yan , Weibin Chen and Jialin Peng. Negentropy and Gradient Iteration based Fast Independent Component Analysis for Multiple Random Fault Sources Blind Identification and Separation [J] International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics，2016 (SCI 四区).
67. Cheng Wang*, Jianying Wang, Xiongming Lai, Bineng Zhong, Hui Ying, Guirong Yan, Weibin Chen and Jing Li. Operation Modal Analysis Following Fast Independent Component Analysis [J] International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2016 (SCI四区).
68.JianYing Wang, Cheng Wang*, Bineng Zhong, Tian Wang, Wangping Guo, Weibin Chen, Chengzhu Sun. Uncorrelated Multi-sources Load Identification in Frequency Domain Based on Improved Tikhonov Regularization Method. [J] International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2016(SCI 四区).
69.Chengzhu Sun, Weibin Chen,Bineng Zhong. A Semantic Mapping Method based on Ontology Structure Graph. International Conference on Applications and Design in Mechanical Engineering, ICADME 2015 (EI).
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72.Tian Wang, Zhen Peng, Junbin Liang, Yiqiao Cai, YongHong Chen, Hui Tian andBineng Zhong. Detecting Targets Based on a RealisticDetection and Decision Model in Wireless Sensor Networks. WASA 2015: 836-844.
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76.Yan Chen,Yingju Shen, Xin Liu,Bineng Zhong*(通讯作者). 3D Object Tracking via Image Sets and Depth-based Occlusion Detection. Elsevier Signal Processing,Signal Processing 2015, 112, pp.146-153 (2020年中科院SCI期刊分区一区,2020年影响因子4.384，中国计算机学会推荐C类期刊).
77.Xin Liu, Yiu-ming Cheung, Shu-Juan Peng, Zhen Cui,Bineng Zhong, Ji-Xiang Du. Automatic motion capture data denoising via filtered subspace clustering and low rank matrix approximation. Elsevier Signal Processing,Signal Processing 2014,105, pp.350-362 (2020年中科院SCI期刊分区一区,2020年影响因子4.384，中国计算机学会推荐C类期刊).
78.Tian Wang, Boyang An, Zhen Peng, Guoliang Zhang,Bineng Zhong. BlueCard-green Communications for Exchanging Information of Mobile Ssers. Journal of Computational Information Systems, 10(20):1-8, 2014. (EI).
79.Tian Wang, Weijia Jia,Bineng Zhong, Hui Tian, Guoliang Zhang. Bluecat: An Infrastructure-free System for Relative Mobile Location. Ad Hoc & Sensor Wireless Networks, 2015, 29(1-4): 133-152 (SCI).
80.Yan Yan,Hanzi Wang, Cuihua Li, Chenhui Yang,Bineng Zhong. An Effective Unconstrained Correlation Filter and Its Kernelization for Face Recognition. Elsevier Neurocomputing,Neurocomputing 2013,119, pp.201-211(2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.438，中国计算机学会推荐C类期刊).
81.Tao Qin,Bineng Zhong, Hanzi Wang. Online Structured Hough Forests for Visual Tracking. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2013 (EI，计算机视觉和模式识别国际重要会议，中国计算机学会推荐B类会议).
82.Tian Wang, Weijia Jia,Bineng Zhong. Maximizing streaming flows based on a novel video streaming framework. International Teletraffic Congress 2013, pp.1-4 (EI).
83.Hongbo Zhang, Songzhi Su, Shaozi Li, Duansheng Chen,Bineng Zhong,Rongrong Ji. Seeing Actions through Scene Context. Visual Communications and Image Processing, VCIP 2013, pp.1-6 (EI).
84.Qing Tao,Bineng Zhong, Tat-Jun Chin, Hanzi Wang. Matting-Driven Hybrid Hough Forest for Robust Object Tracking. IEEE International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2012, pp.2488-2491 (EI，计算机视觉和模式识别国际重要会议，中国计算机学会推荐C类会议).
85.Yan Yan, Hanzi Wang, Cuihua Li, Chenhui Yang,Bineng Zhong. A Novel Unconstrained Correlation Filter and Its Application in Face Recognition. Intelligent Science and Intelligent Data Engineering, IScIDE 2012, pp.32-39 (EI).
86.Bineng Zhong,Hongxun Yao, Sheng Chen, Rongrong Ji, Xiaotong Yuan, Shaohui Liu, Wen Gao. Visual Tracking via Weakly Supervised Learning from Multiple Imperfect Oracles. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR2010(EI,计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
87.Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shaohui Liu, Xiaotong Yuan. Local Histogram of Figure/Ground Segmentations for Dynamic Background Subtraction. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2010 (2020年中科院SCI期刊分区四区，2020年影响因子1.749).
88.Rongrong Ji, Hongxun Yao, Xiaoshuai Sun,Bineng Zhong, Wen Gao. Towards Semantic Embedding In Visual Vocabulary. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR2010(EI,计算机视觉和模式识别国际顶级会议, 中国计算机学会推荐A类会议).
89.Baochang Zhang, Yongsheng Gao, Sanqiang Zhao,Bineng Zhong. Kernel Similarity Modeling of Texture Pattern Flow for Motion Detection in Complex Background. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2011, 21(1):29-38 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子4.133, 中国计算机学会推荐B类期刊).
90.Rongrong Ji,Yue Gao,Bineng Zhong, Hongxun Yao, Qi Tian. Mining Flickr Landmarks by Reconstruction Sparsity Modeling. ACM Transactions. on Multimedia Computing, Communications and Applications, 2011, 7(1):31-53(2020年中科院SCI期刊分区三区, 2020年影响因子2.25, 中国计算机学会推荐B类期刊).
91.Baochang Zhang,Bineng Zhong, Yao Cao. Complex Background Modeling based on Texture Pattern Flow with Adaptive Threshold Propagation.Journal of Visual Communication and Image Representation,2011, 22(6), pp.516-521 (2020年中科院SCI期刊分区三区，2020年影响因子2.479，中国计算机学会推荐C类期刊).
92.Bineng Zhong, Shaohui Liu, Hongxun Yao. Local Spatial Co-occurrence for Background Subtraction via Adaptive Binned Kernel Estimation. The Ninth Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2009, pp. 152-161 (EI, 计算机视觉和模式识别国际重要会议,中国计算机学会推荐C类会议).
93.Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shaohui Liu. Robust Background Modeling based on Standard Variance Feature. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2010, pp.621-625 (EI, 计算机视觉和模式识别国际重要会议,中国计算机学会推荐B类会议).
94.Bineng Zhong, Shaohui Liu, Hongxun Yao, Baochang Zhang. Multi-resolution Background Subtraction for Dynamic Scenes. IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2009, pp.3193-3196 (EI, 计算机视觉和模式识别国际重要会议,中国计算机学会推荐C类会议).
95.Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shaohui Liu. Neighboring Image Patches Embedding for Background Modeling. IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2009, pp.3209-3212 (EI,计算机视觉和模式识别国际重要会议,中国计算机学会推荐C类会议).
96.Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Hierarchical Background Subtraction using Local Pixel Clustering. IEEE International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2008, pp.1-4 (EI,计算机视觉和模式识别国际重要会议,中国计算机学会推荐C类会议).
97.Bineng Zhong, Xiaopeng Hong, Hongxun Yao, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Texture and Motion Pattern Fusion for Background Subtraction. 11th Joint Conference on Information Science (JCIS 2008), Track on 9th International Conference on Computer Vision, Pattern Recognition and Image Processing (CVPRIP 2008), Atlantis Press, December 15-20, Shenzhen, China (ISTP).
98.Baochang Zhang, Zongli Yao,Bineng Zhong.Kernel Learning of Histogramof Local Gabor Phase Patterns for Face Recognition. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Volume 2008 (2020年中科院SCI期刊分区四区，2020年影响因子1.749).
99.Xiaopeng Hong, Hong Chang, Shiguang Shan,Bineng Zhong, Xilin Chen, Wen Gao. Sigma Set Based Implicit Online Learning for Object Tracking. IEEE Signal Processing Letters, 2010, 17(9), pp. 807-810 (2020年中科院SCI期刊分区二区，2020年影响因子3.105，中国计算机学会推荐C类期刊).
100.Baochang Zhang, Yongsheng Gao,Bineng Zhong. Complex Background Modeling and Motion Detection Based on Texture Pattern Flow. IEEE International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2008, pp.1-4 (EI,计算机视觉和模式识别国际重要会议,中国计算机学会推荐C类会议).
101.Xin Sun, Hongxun Yao, Zhongqian Sun,Bineng Zhong. A Determined Level Set Method Based on Mean Shift for Contour Tracking. The 2010 Pacific-Rim Conference on Multimedia, PCM 2010, pp.425-436 (EI，计算机视觉和模式识别国际重要会议，中国计算机学会推荐C类会议).
102.Xin Sun, Hongxun Yao, Zhongqian Sun,Bineng Zhong. A Robust Joint Space Tracking Method Based on Particle Filter. International Conference on Pervasive Computing, Signal Processing and Applications, PCSPA 2010, pp.41-44 (EI).
103.Xin Sun, Hongxun Yao, Shengping Zhang,Bineng Zhong. On-Line Discriminative Appearance Modeling for Robust Object Tracking. International Conference on Pervasive Computing, Signal Processing and Applications, PCSPA 2010, pp.78-81 (EI).
104.钟必能，陈雁，沈映菊，陈锻生，陈维斌。在线机器学习跟踪算法的研究进展。华侨大学学报，第35卷，第1期，41-46页，2014。
105.王田，钟必能。传感器网络中移动节点对路由树的覆盖研究。传感技术学报，第26卷，第9期，1293-1296页，2013。
106.陈叶旺，王华珍，李海波，钟必能，陈锻生。基于百度百科与文本分类的网络文本语义主题抽取方法。小型微型计算机系统，2012。
107. 陈叶旺，钟必能，王靖，李海波。一种基于本体与描述文本的网络图像语义标注方法。计算机科学，2012。
108.张国亮、钟必能。采用受控Petri网的虚拟现实遥操作机器人系统模型。华侨大学学报，2014。
109.柳欣、钟必能、张茂胜、崔振。基于张量低秩恢复和块稀疏表示的运动显著性目标提取。计算机辅助设计与图形学学报，2014。
110.彭臻、王田、李晨阳、钟必能、陈叶旺。采用蚁群算法的移动摄像头探访规划。华侨大学学报（自然科学版），2014.
111.彭淑娟、赫高峰、柳欣、王华珍、钟必能。基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复。计算机辅助设计与图形学学报，2015年4月，第27卷第4期。
112.钟必能*，潘胜男。选择性搜索和多深度模型融合的目标跟踪。华侨大学学报（自然科学版），第37卷，第2期，207-212页，2016。
113.吴群，王田、王汉武、赖永炫、钟必能、陈永红。现代智能视频监控研究综述。计算机应用研究，2016年6月，第33卷第6期。
114.柳欣, 耿佳佳, 钟必能, 杜吉祥. 多生物特征融合发展现状及其展望. 小型微型计算机系统, 2017 (已接收)。
115.白冰，钟必能*，欧阳谷。融合分层卷积特征和尺度自适应核相关滤波目标跟踪。小型微型计算机系统，2017年9月。
116.欧阳谷;钟必能*;白冰;柳欣;王靖;杜吉祥.深度神经网络在目标跟踪算法中的应用与最新研究进展. 小型微型计算机系统，2017.(已接收)。
117.彭淑娟，周兵，柳欣，钟必能。人体运动生成中的深度学习模型综述。计算机辅助设计与图形学学报，2018年6月，第30卷6期。
118.柳欣，李鹤洋，钟必能，杜吉祥. 结合有监督联合一致性自编码器的跨音视频说话人标注. 电子与信息学报, 2018, 40(7): 1635-1642。
119.柳欣，王锐，钟必能，王楠楠. 结合双流深度网络和双向五元组损失的跨人脸-语音匹配方法. 计算机研究与发展, 2021, 第58卷。

[出版专著、教改论文与学位论文]
[1]钟必能，张洪博。人工智能时代数字图像处理的教学改革。《科学咨询》(教育科研)，2021 年 9 月，
[2]钟必能、陈子仪、林昌龙、缑锦、杜吉祥。基于工程教育专业认证的培养目标和毕业要求制定—以华侨大学计算机科学与技术专业为例。华侨高等教育研究，2017年11月第2期。
[3] 陈维斌、缑锦、刘韶涛、孙成柱、洪欣、崔振、钟必能。计算机等级考试三级（偏软）考试指导书。厦门大学出版社， 2011年，ISBN 978-7-5615-3980-4/T·190。
[4] 钟必能、陈维斌、彭淑娟、张惠臻、王晋隆、宋益国。网络工程人才培养模式的改革与探索。华侨高等教育研究，2014年5月第1期。
[5] 张惠臻、谢维波、钟必能。基于FPGA可编程平台的计算机硬件实验教学.。计算机教育。2014年第15期。
[6]钟必能。基于逐步简化的测井解释成果图矢量化的研究与实现。硕士论文，哈尔滨工业大学， 2006。
[7] 钟必能。复杂动态场景中运动目标检测与跟踪算法研究。博士论文，哈尔滨工业大学，2010。

二. 发明专利
（1）钟必能、陈雁、王田、谢维波、陈锻生、陈维斌。一种基于图像集的目标跟踪算法。发明专利（已授权，专利申请号0.7）。
（2）钟必能、王田、沈映菊、陈雁、谢维波、陈锻生、陈维斌。一种基于高阶偏最小二乘法的目标跟踪算法。发明专利（已授权，专利申请号3.4）。
（3）柳欣、钟必能、王华珍、孙增国、杜吉祥。一种超声图像中运动探针检测和定位方法。发明专利（已授权，专利申请号20**）。
（4）王成、陈维斌、苏芳芳、文诗琪、王田、钟必能、陈叶旺。基于K-MEDOIDS项目聚类和局部兴趣融合的用户协同过滤推荐方法。发明专利（已授权，专利申请号：9.1）。
（5）王成、王建英、官威、赖雄鸣、钟必能、张惠臻、蔡奕侨、李静、彭佳林、应晖、郑黎晓。一种声振载荷联合施加的试验装置及其载荷识别。发明专利（已授权，专利申请号0.5）。
（6）王田、吴尤可、文晟、钟必能、王成、吴群。一种基于机器学习的网络用户安全状态评估方法。发明专利（已授权，CN7.9）。
（7）王田、许迪文、王成、钟必能、张国亮、蔡奕侨.一种手机打车的订单自动选择方法。发明专利（已授权，专利申请号0.0）。
（8）王田、苏耕民、钟必能、陈永红、蔡奕侨、田晖、王成.。一种行车跟随方法和系统。发明专利（已授权，专利申请号20**）。
（9）王靖、孙晓龙、杜吉祥、钟必能。基于缺损数据的非线性特征提取和分类方法。发明专利（已授权， 20**）。
（10）王田、李洋、钟必能、王成、田晖. 一种基于多移动基站的传感云数据收集方法。发明专利（已授权，20**）。
（11）王田、曾建电、吴尤可、钟必能、陈叶旺。基于已知轨道的多摄像头的合作接力监控方法。发明专利（已授权，专利申请号20**）。
（12）王田、蔡奕侨、钟必能、陈永红、田晖、张国亮。一种轻量级的多方会议混音方法和装置。发明专利（正在受理，专利申请号：0.5）。
（13）王田、钟必能、王成、陈永红、田晖、蔡奕侨、吴尤可。 一种基于UDP传输实现监控功能的应用层协议。发明专利（正在受理，专利申请号：6.2）。
（14）王田、钟必能。一种用于实现监控应用功能的V6协议。（正在受理）
（15）王成、钟必能等。一种时变结构工作模态参数识别方法、装置及应用。（正在受理）
（16）王成、文诗琪、苏芳芳、郭俊杰、陈维斌、陈叶旺、赖雄鸣、钟必能、蔡奕侨、张惠臻。一种归一化PSO随机优化算法及协同过滤推荐方法。发明专利（等待实审提案，专利申请号：4X）。
（17）王田、王文华、陈永红、田晖、蔡奕侨、钟必能. 一种基于分布式选举的移动锚点定位方法。发明专利（正在受理，20**）。
（18）彭淑娟、李磊、柳欣、范文涛、钟必能、杜吉祥。一种结合多视角注意力机制的细粒度视觉问答方法。发明专利（正在受理，CN5.4）。
（19）陈子仪、范文涛、钟必能、杜吉祥。超像素的狄利克雷混合模型图像分割方法,装置及设备。发明专利（正在受理，9）。
（20）钟必能、程思远、李先贤、刘昕。基于视觉目标检测和重识别的多源两阶段菜品识别方法。发明专利（正在受理，2.X）。
（21）钟必能、叶传富、唐振军、李先贤、刘昕。一种结合嵌入式硬件信息的深度学习目标检测方法。发明专利（已受理，专利申请号4.2）。
（22）钟必能、张子凯、郑耀宗、唐振军、李先贤、刘昕。一种基于计算机视觉目标检测的低功耗实时头盔检测方法。发明专利（已受理，专利申请号8.9）。

三.获奖情况
1. 科研奖励：
[1] 2016年福建省第十二届自然科学优秀学术论文一等奖。论文题目：Visual Tracking via Weakly Supervised Learning from Multiple Imperfect Oracles(基于弱监督学习的目标跟踪算法研究）。主要完成人：钟必能、姚鸿勋、陈盛、纪荣嵘、Tat-Jun Chin、王菡子。授奖部门：福建省科协、福建省科技厅、福建省教育厅。
[2] 2016年第九届泉州市自然科学优秀学术论文奖一等奖。论文题目：Robust Tracking via Patch-based Appearance Model and Local Background Estimation（基于部件表观模型和局部背景估计的鲁棒目标跟踪）。主要完成人：钟必能、陈雁、沈映菊、陈叶旺等。授奖部门：中共泉州市委组织部、泉州市教育局、泉州市科技局、泉州市科协。
[3]2016年度厦门市科学技术进步三等奖。项目名称：手机动漫播放关键技术应用与研究。主要完成单位：华侨大学、厦门卓讯信息技术有限公司。主要完成人：陈叶旺、王成、邹培利、汤盛宇、杜吉祥、钟必能、柳欣、李海波。授奖部门：厦门市科技局。
2. 教学成果奖：
[4] 2020年华侨大学第十届校级高等教育教学成果奖一等奖。项目名称：基于成果导向的计算机类研究生科研创新能力培养模式。主要完成人：王靖、杜吉祥、缑锦、钟必能、王成、张洪博、陈叶旺。授奖部门：华侨大学。
行业比赛奖励：
[5] CVPR2020第4届智慧城市挑战赛（The 4th AI City Challenge https://www.aicitychallenge.org）：赛道1比赛：交通场景十字路口多类别车辆转弯计数比赛，在全球100多个参赛队伍中排名第二，获得亚军，滴滴出行和华大。主要完成人：Zhihui Wang, Bing Bai, Yujun Xie, Tengfei Xing, Bineng Zhong?(通讯作者), Qinqin Zhou, Yiping Meng, Bin Xu, Zhichao Song, Pengfei Xu, Runbo Hu, Hua Chai.
[6] PRCV 2020 极市计算机视觉开发赛道3比赛—电动车头盔识别(https://www.cvmart.net/race/14/base)，在489支参赛队伍中，排名第5名和第6名。
[7] ECCV 2020 全球小麦头检测比赛(https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/overview/eccv-2020)，在全球2245支参赛队伍中，第22名（Top1%）
3. 指导研究生奖励：
[8] 2019年福建省研究生优秀学术学位论文，基于深度卷积神经网络的多行人目标跟踪及行人重识别算法研究，研究生：周勤勤，导师：钟必能。
[9] 2018年福建省研究生优秀学术学位论文，基于核相关滤波器和深度强化学习的目标跟踪算法研究，研究生：白冰，导师：钟必能。
[10] 2017年华侨大学研究生承志英才优秀学位论文，基于深度学习和迁移学习的鲁棒多线索目标跟踪，研究生：潘胜男，导师：钟必能。
[11] 2017年华侨大学研究生承志英才优秀学位论文，基于似物性采样和深度学习的目标跟踪算法研究，研究生：张军，导师：钟必能。

四. 学术服务
[1] 2020和2021年国际人工智能联合会议，高级程序委员会委员（IJCIA 2020&2021 Senior Program Member）
[2]Valse 2017（厦门）LocalChair（本地主席）。VALSE年度研讨会的主要目的是为计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年****（70后和80后为主）提供一个深层次学术交流的舞台。
[3]ProgramCommitteeofthe2016theACCVWorkshopsonSpontaneousFacialBehaviorAnalysis(SFBA22016) (https://sites.google.com/site/wsfba2016/ or http://www.ee.oulu.fi/~gyzhao/ACCV16_Workshop/CFP_SFBA.htm).
[4] The 8th International Conference on Internet Multimedia Computing and Service (ICIMCS 2016)（http://www.icimcs2016.org/），2016年8月西安，任程序委员会委员。
[5]第十一届图像图形技术与应用学术会议（http://www.igta.org.cn/），2016.年7月北京，任程序委员会委员。
[6]Summer School，厦门大学，《目标跟踪算法研究现状与发展趋势》特邀报告。
[7] 2014年9月以专家嘉宾身份应邀，赴北京中国大饭店参加2014百度世界大会及科研论坛（http://baiduworld.baidu.com/）
[8] 2014 Conference on Information Technology and Applications in Outlying Islands（第十三届离岛资讯技术与应用研讨会，http://itaoi2014.npic.edu.tw/）任程序委员会委员
[9]2011年4月14日，厦门大学，《基于弱监督学习的视觉目标跟踪》特邀讲座。（http://cies.xmu.edu.cn/2009/Article/ShowArticle.asp?ArticleID=1312）
[10] IEEE会员，ACM会员，CCF会员，CCF YOCSEF Xiamen学会会员，福建省人工智能学会青年委员会会员。
[11] 福建省人工智能学会理事
[12]国家自然科学基金委员会项目通信评审专家、北京市自然科学基金项目通讯评审专家、福建省科技厅专家、教育部学位论文评审专家、学术桥人才评审项目组评审专家、厦门市思明区科技局专家。
[13] 中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员
[14] 中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员
[15] 中国图象图形学学会情感计算与理解专业委员会委员
[16] CCF YOCSEF厦门分论坛候任副主席（2017.5-2018.5）
五.获得荣誉
[1] 2020年入选“漓江****”
[2] 2019年入选“厦门市高级人才”
[3] 2015年入选“福建省高校新世纪优秀人才支持计划”
[4] 2013年入选“福建省高校****科研人才培育计划”
[5] 2015年入选“泉州市高级人才”
[6] 2012-2014年度华侨大学优秀教师
[7]2014-2016学年华侨大学科研先进个人
[8]2018-2020学年华侨大学研究生导师标兵
[9]2014年入选华侨大学中青年教师科技创新资助计划(培育型科技创新人才)
[10] 2014年入选华侨大学科技创新团队和领军人才支持计划（发展型）核心成员。
[11] 2014年9月以专家嘉宾身份应邀，赴北京中国大饭店参加2014百度世界大会及科研论坛
[12] 2010年哈尔滨工业大学优秀毕业博士生
六. 期刊和会议审稿人
[1] IEEE Signal Processing Magazine
[2] IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
[3] IEEE Transactions on Image Processing
[4] IEEE Transactions on Multimedia
[5] IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
[6] IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
[7] Pattern Recognition
[8] Computer Vision and Image Understanding
[9] Information Science
[10] International Journal on Visual Comm. and Image Representation
[11] Neurocomputing
[12] IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.
[13] IEEE Transactions on System man and Cybernetics Part B
[14] Plos One
[15] CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurIPS、AAAI、IJCAI、MM、ICML
七. 指导研究生
2012级研究生（已毕业）：沈映菊（华林证券）
2013级研究生（已毕业）：杨向南（商汤）、潘胜男（中科院）
2014级研究生（已毕业）：张军（京东）、王鹏飞（美图）
2015级研究生（已毕业）：白冰（滴滴研究院）、欧阳谷（数美科技）
2016级研究生（已毕业）：周勤勤（厦大和鹏程实验室读博）、李晨曦（百度）
2017级研究生（已毕业）：陈啟煌（阿里）、林逸婷（国家电网）、孔祥峰（在职硕士）
2018级研究生（在读）：陈泽都、张子凯、刘田野、钟万本（在职硕士）、姚培旰（在职硕士）、江泽鹏（在职硕士）
2019级研究生（在读）：马杰、程思远、褚滨飞、孙岩坤（在职硕士）、王争（在职硕士）、叶传富（在职硕士）
2020级研究生（在读）：宁天瑜、高杰、郑耀宗、王琦

主要教学工作
1.数字图像处理（本科生）
2.操作系统（本科生）
3.计算机视觉（研究生）
4.机器学习（研究生）
5.专业文献阅读与综述（研究生）