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    邹文斌

    来源: 日期:2024-03-21点击:

    简介:

    邹文斌,男,博士,深圳大学副教授、博士生导师,深圳市孔雀计划海外高层次人才,深圳市南山区领航人才,深圳大学优秀青年教师(荔园优青)。担任广东省普通高校智能视觉感知与理解创新团队负责人、深圳市深大爱培科智能驾驶技术研发中心理事长、深圳市现代机器学习与应用重点实验室副主任、深圳大学图像处理与机器学习理论及应用交叉学科创新团队副组长。2010年于北京大学获软件工程专业硕士学位,2014年于法国雷国立应用科学院获图像与信号处理专业博士学位。2014年至2015年在法国国立路桥大学任博士后研究员。2015年7月至今任职于深圳大学电子与信息工程学院。长期从事计算机视觉、图像处理方面的研究,发表包括国际权威期刊IEEE T-IP、IEEE T-MM、IEEE T-CSVT,国际顶级会议ICCV等在内的SCI/EI论文70余篇,其中近5年发表中科院一区、二区期刊论文和CCF A类会议论文17篇(第一作者或者通讯作者11篇)。Google Scholar论文引用合计1200余次,H-index 17,i-10 index 26。获国家授权发明专利4项,国际PCT专利5项。主持国家自然科学基金2项(面上、青年各1项)、广东省自然科学基金面上项目1项、广东省教育厅创新团队项目1项,参与国家自然科学基金面上项目2项。指导学生获得国际挑战赛ECCV 2018 ApolloScape: Vision-based Navigation for Autonomous Driving第一名、CVPR 2018 WAD Video Segmentation Challenge 第三名。科研转化成果无障碍导盲项目获得2019年广东高校科技成果转化路演大赛二等奖、2019年广东“众创杯”创业创新大赛金奖、2020深圳市残疾人综合服务中心辅具研发项目资助。该项目受到了广大视障人士的欢迎,广东卫视、南方+、深圳电视台众创TV等媒体对团队科研成果进行了报道。

    联系方式:

    邮箱:wzou@szu.edu.cn

    办公室:电子与信息工程学院N925

    研究兴趣:

    智能3D计算机视觉、AI+5G高精度定位与构图、深度学习、图像处理

    教授课程:

    《计算机视觉算法及其应用》《Matlab与Python编程》《C程序设计》

    获奖信息:

    • 深圳市孔雀计划海外高层次人才

    • 深圳市南山区领航人才

    • 深圳大学优秀青年教师(荔园优青,2016年至今)

    • 2019年广东高校科技成果转化路演大赛二等奖

    • 2019年广东“众创杯”创业创新大赛金奖

    • 2020年深圳市坪山区创业创新大赛二等奖

    • 国际挑战赛ECCV 2018 ApolloScape: Vision-based Navigation for Autonomous Driving 第一名

    • 国际挑战赛CVPR 2018 WAD Video Segmentation Challenge 第三名

    近五年主持科研项目清单:

    • 国家自然科学基金面上项目,批准号:61771321,时空约束的协同视觉显著性检测与目标跟踪,2018/01-2021/12, 62万元(直接经费)。

    • 国家自然科学基金青年项目,批准号:61401287, 联合显著性检测和对象分割的算法研究,2015/01-2017/12, 21万元。

    • 广东省教育厅创新团队,批准号:2018KCXTD027,智能视觉感知与理解,2019/07-2022/06,40万元。

    • 广东省自然科学基金--面上项目,批准号:2020A1515010959,基于视频显著性检测引导的目标跟踪算法研究,2019/10-2022/09,10万元。

    • 深圳市残疾人综合服务中心--康复辅助器具项目,批准号:F02,便于盲人出行的无障碍导盲系统,2020/06-2021/04,50万元。

    • 深圳市海外高层次人才创新创业专项资金技术创新项目,批准号:KQJSCX20170327151357330,海量视频的协同显著性检测与目标跟踪关键算法研究,2017/07-2020/06,100万元。

    • 深圳市新引进高端人才科研启动项目,面向无人机的运动目标检测、识别与跟踪算法的研究,2016/07-2019/06, 270万元。

    • 深圳市科创委基础研究项目,面向视频大数据的快速视觉显著性检测及目标分割算法,2016/07-2018/06,35万元。

    • 企业横向,智能驾驶技术研发, 100万

    部分代表性期刊论文:

    • W. Zou et al. “Unsupervised Joint Salient Region Detection and Object Segmentation”, IEEE Transactions on Image Processing, (23) 3858 – 3873,2015

    • W. Zou et al. “Online Glocal Transfer for Automatic Figure-ground Segmentation”, IEEE Transactions on Image Processing, (23) 3858 – 3873,2014

    • Y. Chen, W. Zou* et al. "SCOM: Spatiotemporal Constrained Optimization for Salient Object Detection", IEEE Transactions on Image Processing, vol. 27, no. 7, pp. 3345-3357, July 2018.

    • Y. Yuan#, W. Zou# et al. “A Robust and Efficient Approach to License Plate Detection”, IEEE Transactions on Image Processing, 2017 (3) 1102 - 1114

    • Z. Liu#, W. Zou# et al. “Saliency Tree: A Novel Saliency Detection Framework”, IEEE Transactions on Image Processing, (5) 1937 – 1952,2014

    • Y. Tang, W. Zou* et al. " Weakly Supervised Salient Object Detection with Spatiotemporal Cascade Neural Networks", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019

    • Z. Jin, T. Tillo, W. Zou* et al. “Robust Plane Detection using Depth Information from a Consumer Depth Camera”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020

    • B. Lei, W. Hou, W. Zou* et al. "Longitudinal score prediction for Alzheimer’s disease based on ensemble correntropy and spatial–temporal constraint", Brain Imaging and Behavior, DOI: 10.1007/s11682-018-9834-z

    • S. Jiao, W. Zou* “High-resolution parallel phase-shifting digital holography using a low-resolution phase-shifting array device based on image inpainting”, Optics Letters, (42) 482-485,2017

    • S. Jiao, Z. Zhuang, W. Zou* “Fast computer generated hologram calculation with a mini look-up table incorporated with radial symmetric interpolation”, Optics Express, (25) 112-123,2017

    • S. Jiao, P. Tsang, T. Poon, J. Liu, W. Zou et al. “Enhanced Autofocusing in Optical Scanning Holography Based on Hologram Decomposition”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, (13) 2455-2463, 2017.

    • C. Xiang, L. Zhang, W. Zou* et al. “MS-CapsNet: A Novel Multi-Scale Capsule Network”, IEEE Signal Processing Letters, DOI: 10.1109/LSP.2018.2873892, 2018

    • S. Jiao, C. Zhou, Y. Shi, W. Zou, Xia Li, “Review on optical image hiding and watermarking techniques”, Optics & Laser Technology, Volume 109, 2019, Pages 370-380

    • S. Jiao, W. Zou* et al. “QR code based noise-free optical encryption and decryption of a gray scale image”, Optics Communications, (387) 235-240,2017

    • S. Jiao, C. Zhou, W. Zou*et al. “Shift, rotation and scale invariant optical information authentication with binary digital holography”, Optics Communications, (405)53-59,2017

    • Z. Zhuang, S. Jiao, W. Zou*et al. “Embedding intensity image into a binary hologram with strong noise resistant capability”, Optics Communications, (11)245-251, 2017

    • S. Jiao, Z. Zhuang, C. Zhou, W. Zou*, X. Li, “Security enhancement of double random phase encryption with a hidden key against ciphertext only attack”, Optics Communications, 418, 106-114, 2018

    • S. Jiao, G. Li, C. Zhou, W. Zou*et al. “Special ciphertext only attack to double random phase encryption by plaintext shifting with speckle correlation”, Journal of the Optical Society of America A: Optics, Image Science & Vision, (35) A1-A6, 2018

    • S. Jiao, Z. Jin, C. Zhou, W. Zou*et al. “Is QR code an optimal choice of data container in optical encryption from an error correction coding perspective?”, Journal of the Optical Society of America A: Optics, Image Science & Vision, (35) A23-A29, 2018

    • W. Zou*et al. “Automatic Foreground Extraction via joint CRF and Online Learning”, Electronics Letter, 49 (18), 1140-1142, 2013

    • S. Jiao, C. Zhou, W. Zou*, X. Li, “Non-destructive ghost authentication for single-pixel imaging in mass user environment”, Laser Physics 28 (9), 2018

    • H. Lei, H. Xie, W. Zou*et al. “Hierarchical Saliency Detection via Probabilistic Object Boundaries”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, (6)1-23, 2017

    部分代表性会议论文:

    • W. Zou* et al. “HARF: Hierarchy-associated Rich Features for Salient Object Detection”, IEEE International Conference on Computer Vision, 2015

    • W. Zou* et al. “Segmentation Driven Low-rank Matrix Recovery for Saliency Detection”, British Machine Vision Conference, 2013

    • W. Zou* et al. “Semantic image segmentation using region bank”, International Conference on Pattern Recognition, 2012

    • W. Zou* et al. “Semantic Segmentation via Sparse Coding over Hierarchical Regions”, IEEE International Conference on Image Processing, 2012

    • D. Wu, W. Zou* et al. “Kernalised Multi-resolution Convnet for Visual Tracking”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017

    • Y. Tang, W. Zou* et al. "Multi-Scale Spatiotemporal Conv-LSTM Network for Video Saliency Detection", ACM International Conference on Multimedia Retrieval , 2018

    • Y. Chen, W. Zou* et al. "Video Salient Object Detection via MultipleTime-scale Analysis", IEEE International Conference on Image Processing, 2018

    • Y. Tang, W. Zou* et al. “Multi-modal Metric Learning for Vehicle Re-identification in Traffic Surveillance Environment”, IEEE International Conference on Image Processing, 2017

    • Z. Jin, W. Zou* et al. “A CNN Cascade for Quality Enhancement of Compressed Depth images”, IEEE International Conference on Visual Communication and Image Processing, 2017

    专利:

    • 一种基于二元分割树的区域特征描述方法及系统,申请号:201510924918.X

    • 基于多目标函数深度学习的车辆重识别方法及装置,申请号:201710015898.3

    • 一种基于时空约束的视频显著性检测方法及系统,申请号:201710437947.2

    • 一种基于时空约束的视频显著性检测方法及系统,申请号:PCT/CN2017/087709

    • 一种灰度图像编码隐藏方法及装置、解码方法及装置,申请号:201710451885.0

    • 一种基于多分辨率神经网络的目标跟踪方法及系统,申请号:201710570207.6

    • 基于光学加密和解密技术的图像加密和解密方法及装置,申请号:PCT/CN2016/105931

    • 基于光学加密和解密技术的图像加密和解密方法及装置,申请号:201611036562.7

    • 基于全卷积神经网络的压缩双目图像质量增强方法及装置,申请号:201710600916.4

    • 基于全卷积神经网络的压缩深度图质量增强方法及装置,申请号:201710602293.4

    • 一种鲁棒的基于深度信息的平面检测方法及系统,申请号:201710866367.5

    • 一种鲁棒的基于深度信息的平面检测方法及系统,申请号:PCT/CN2017/102947

    • 图像信息的隐藏方法及装置、解密方法及装置,申请号:201810792079.4

    • 图像信息的隐藏方法及装置、解密方法及装置,申请号:PCT/CN2018/096149

    • 轨迹预测方法及装置,申请号:PCT/CN2018/095144

    • 轨迹预测方法及装置,申请号:201810752554.5

    • 基于弱监督时空级联神经网络的显著目标检测方法及系统,申请号:PCT/CN2018/071902

    • 基于弱监督时空级联神经网络的显著目标检测方法及系统,申请号:2018100186723

    • 一种加/解密方法、加/解密端及双随机相位加解密系统,申请号:PCT/CN2017/113261

    • 一种加/解密方法、加/解密端及双随机相位加解密系统,申请号:201711213115.9

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