考研调剂是考生弥补遗憾的方式。因此，考研调剂信息的及时掌握，对于2019考研调剂是否成功起到一定决定作用!接下来，北京文都考研网小编为报考华侨大学计算机视觉与模式识别方向的考生整理了考研调剂信息，希望对大家在研究生调剂信息上面有所帮助!
2019考研调剂信息|华侨大学计算机视觉与模式识别实验室
专业: 工学->计算机科学与技术->计算机软件与理论
年级: 2019
招生人数: 3
招生状态: 正在招生中
钟老师课题组主页：http://cst.hqu.edu.cn/info/1064/1690.htm
钟必能老师课题组招生专业(研究生考试时计算机各专业不限)：
1、软件工程(学硕)
2、计算机技术(专硕)
对硕士研究生基本要求：
1. 上进心强，勤奋努力
2. 考研总分在300分以上
3. 善于思考，乐于钻研，不畏困难，具有较好的编程能力，较高的写作水平，较扎实的数学功底，较强的英语基础
欢迎有意向的同学发送简历到电子邮箱：bnzhong@hqu.edu.cn 或 zhongbineng@163.com
邮件名称的格式请修改如下：姓名+考研总分+目前就读学校+专业
简介:
钟必能：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和中科院计算所数字媒体中心做访问研究。2017年入选国家公派访问学者全额资助项目，赴美国东北大学(Northeastern University)访学一年。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;特别关注基于深度学习、强化学习、元学习、多模态深度学习、对抗学习、概率图模型、人工智能的可解释性、以及基于语言、视觉和语音等多模态信息联合理解的理论、算法与技术的图像和视频理解(包括图像分类、单物体、多物体和密集物体的检测、识别与跟踪、像素语义分割、行人再识别、超分辨、图像情感分析等)，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100多篇，SCI收录51篇，EI收录36篇，被引用1800多次，H指数为15，I10指数为37，其中CCFA类会议8篇(CVPR 4篇，ECCV 2篇，AAAI 1篇，LCLR 1篇)、IEEE Transactions期刊、以及SCI一区、二区期刊30多篇。担任多个国际顶级会议(CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NIPS)和顶级期刊(IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、IEEE TIP、PR、Neurocomputing)的审稿人。
近两年主要学术论文：
1. 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 (SCI一区).
2. Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Bineng Zhong, Yun Fu. Residual Non-local Attention Networks for Image Restoration. International Conference on Learning Representations (ICLR 2019), New Orleans, USA, May 2019 (EI, 深度学习和人工智能国际顶级会议).
3. 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, 2018 (SCI一区，图像处理领域国际顶级期刊).
4. Haitao Xiong, Hongfu Liu, Bineng Zhong, Yun Fu. Structured and Sparse Annotations for Image Emotion Distribution Learning. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2019) (EI, 人工智能国际顶级会议).
5. Qinqin Zhou, Bineng Zhong*, Yulun Zhang, Jun Li, Yun Fu. Deep Alignment Network Based Multi-person Tracking with Occlusion and Motion Reasoning. IEEE Transactions on Multimedia, 2018 (SCI二区, 多媒体领域国际顶级期刊).
6. 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, ICDM 2018 (EI, 数据挖掘国际顶级会议).
7. 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).
8. 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, CVPR 2018 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议).
9. Bing Bai, Bineng Zhong*, 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 (SCI 二区).
10. 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 (EI).
11. 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 (EI).
12. 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 (EI).
13. Jiajia Geng, Xin Liu, Bineng Zhong and 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 (EI).
14. Yu-Hang Liu, Xin Liu, Wentao Fan, Bineng Zhong and Jixiang Du. Efficient Audio-visual Speaker Recognition via Deep Heterogeneous Feature Fusion. Chinese Conference on Biometric Recognition, CCBR 2017 (EI).
15. 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 (SCI二区).
16. 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 (SCI 二区).
17. Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, et al. Sparse Representation-Based Semi-Supervised Regression for People Counting. ACM Transaction on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 2017 (SCI 三区).
18. Xin Liu, Bineng Zhong, Jixiang Du, et al. Automatic Facial Flaw Detection and Retouching via Discriminative Structure Tensor. IET Image Processing, 2017 (SCI 四区).
19. Jun Zhang, Bineng Zhong*, Pengfei Wang, Cheng Wang, Jixiang Du. Robust Feature Learning for Online Discriminative Tracking without Large-scale Pre-training. Frontiers of Computer Science 2017 (SCI).
20. Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, Jixiang Du, and Duansheng Chen. A Sparse Representation Algorithm for Effective Photograph Retrieval. Mathematical and Computational Applications, January 18, 2017.
21. Tian Wang, Jiandian Zeng, Md Zakirul Alam Bhuiyan, Hui Tian, Yiqiao Cai, Yonghong Chen, Bineng Zhong. Trajectory Privacy Preservation based on a Fog Structure for Cloud Location Services. IEEE Access, 2017 (SCI).
招收硕士研究生(每年硕士生2-3名):
[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、计算机科学与技术、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、图像处理、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?如果真感兴趣，请联系我，我一般8小时之内都会回复。
[4] 近年毕业生主要工作去向(从事人工智能相关工作，至2017年6月，起步年薪25-30万)：滴滴、美图、京东、百度、数美科技、商汤、锐捷、中科院等。希望在我团队三年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!
[5]其他：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。
关于我的研究团队培养方式：
[1] 我渴望和我的学生一起砥砺前行，努力不懈从事高水平的科学研究，逐步将自身的定位与眼光放在世界第一流团队的第一流工作上，在硕士期间不忘初心，朝着做真正有国际影响力的工作砥砺前行。对于发表CCF列表内论文的学生，我将提供额外的科研奖励;对于发表A类国际会议长文的学生，无论经费是否允许，我都将资助你们出国到国际舞台与同行专家学者进行交流。
[2] 经过十多年的科研、教学和产业化实践，目前已摸索总结出一套行之有效的方法。从读论文、动手编程做实验、到写论文和做产品，手把手带;并将以最大的热情和努力，在最短时间内帮助我的学生快速掌握和形成科学的科研方法、思维习惯与工作方式，迅速提高自学、思考、分析、表达、交流、数学、编程、英语等方面的能力。
[3]世界上没有永恒不变的公理，我希望我的学生具有批判性思维，有外圆内方的个性，刻苦、好强但是有灵气，对于科学研究有自己的想法和执念。
以上是小编整理的“2019考研调剂信息|华侨大学计算机视觉与模式识别实验室调剂信息”，对于成绩不理想的考生需要及时关注所报考院校的调剂信息，以免错失调剂机会!
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