基本资料：
张志梅，女，1969年生，湖南省湘乡人，理学硕士，副教授，研究生导师。智能图像与信息处理研究中心主任，软件工程系副主任。

Email：zhangzm@qdu.edu.cn
工作经历：
2015.12 – ， 青岛大学数据科学与软件工程学院，副教授
2001.10 – 2015.12，青岛大学信息工程学院，讲师/副教授
1994.06 – 2001.09，青岛大学自动化系/学院，助教/讲师
教育背景：
2013.09 –，中国海洋大学，信息科学与工程学院，计算机应用技术专业，博士研究生在读
2013.01 – 2013.07，美国欧道明大学（Old Dominion University）仿真与可视化工程系，访问****
1991.09 – 1994.06，兰州大学，计算机系，计算数学专业 理学硕士
1987.09 – 1991.06，兰州大学，计算机系，计算机软件专业，理学学士
教学工作：
担任本科生【数据结构、数据结构课程设计、面向对象程序设计、编译原理】和研究生【高级计算机系统结构、计算机网络原理、信息系统安全】等课程的主讲工作。主持完成2项青岛大学教学研究项目，1项研究生重点课程建设项目。2010年度青岛大学教学优秀奖。2015年指导杨林获青岛大学优秀学士学位论文。指导学生参加各类科技竞赛，获全国软件和信息技术专业人才大赛全国一等奖1项，二等奖26项，三等奖14项；获省级一等奖43项，二等奖37项，三等奖18项；获山东省大学生科技创新大赛二等奖1项。指导国家级大学生创新创业训练计划项目及青岛大学大学生创新创业训练计划项目。
研究方向：
图像处理及计算机视觉，包括图像的分类，目标检测，图像理解及分析等等。目前的重点是应用深度学习方法解决目标检测和图像理解问题。同时关注图像领域的并行计算研究。
科研项目：
1.“基于多核的变分图像处理的并行计算研究”，青岛市科技发展计划基础研究项目，项目负责人。
2.“多相图像分割的全局凸优化变分模型及其快速算法”，国家自然科学基金面上项目，项目成员。
3.“基于高清视频的中观交通状态信息感知技术”，国家科技支撑计划子课题，项目成员。
近5年代表性成果：
1. Z. Zhang, Z. Pan, G. Wang, X. Zhao, J. Ding. A projection model for Chan-Vese model in level set formulation and its Split Bregman algorithm. Proceedings of the 2011 IEEE 5th International Conference on Cybernetics and Intelligent Systems, CIS 2011, p 128-131, 2011. (EI 201**)
2. Z. Zhang, Y. Shen, Z. Pan, X. Zhao, Z. Guo. Comparing Chan-Vese Model and Convex Chan-Vese Model. 2012 5th International Congress on Image and Signal Processing, CISP 2012, 2012. (EI 20**0)
3.G. Wang, Z. Pan, Q. Dong, X. Zhao, Z. Zhang, J. Duan. Unsupervised Texture Segmentation Using Active Contour Model and Oscillating Information. Journal of Applied Mathematics, 614613.1-11, 2014. (SCI 收录)
4.G. Wang, J. Xu, Z. Pan, Q. Dong, Z. Zhang, S. Zheng. Motion deblurring using normalized nonlinear diffusion regularization. Optik, 126 :p 4981-4986, 2015. (SCI 收录, EI 20**0)
5. Z. Zhang, J. Dong, K. Liu, Y. Shen. A Local Histogram Based Chan-Vese Model for Segmentation. Proceedings - International Conference on Natural Computation, 2016-January: p 605-609, 2016. (EI 20**0)
6.Z. Zhang, K. Liu, F. Gao, X. Li, G. Wang. Vision-based Vehicle Detecting and Counting for Traffic Flow Analysis. 2016 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2016.