洪晓鹏

个人简介 招生信息 学术成果 团队成员 科学研究 新建主栏目 个人简介 名称 博士，哈尔滨工业大学 计算学部 教授，博士生导师，哈工大-鹏城实验室联培博士生导师，未来技术学院书院导师（首批）。智能科学与技术系 副主任。IEEE资深会员、黑龙江省高层次人才。 本硕博就读于哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，师从高文院士。曾任西安交通大学特聘研究员、博导、保卫处副处长（挂职）；芬兰奥卢大学Docent（芬兰副高、博导），芬兰奥卢大学机器视觉与信号处理中心（CMVS）理事会成员(Committee Board member)。马里兰大学帕克分校访问教授；澳洲国立大学访问学者。 团队诚邀 志同道合的的年轻学者加盟（根据实际情况聘为教授/副教授/助理教授并申请学校的人才计划），一起攻关，互相学习，共同进步。博士期间有A类期刊/会议发表经验的优先。有兴趣的同仁欢迎邮件联系 hongxiaopeng 【At】 hit.edu.cn 课题组常年招收计算机科学与技术（0812）一级学科相关专业的博士研究生和硕士研究生，也十分欢迎熟悉人工智能、机器视觉、策略分配和机器人相关知识的RA和实习生到课题组工作或实习。有意者请先参考“招生信息”一栏，若判断彼此合适可填写问卷或邮件联系: hongxiaopeng 【At】 hit.edu.cn 若本主页更新不及时，敬请移步个人主页 https://hongxiaopeng.com/ 学术成果简介 名称 在TPAMI、TIP等IEEE/ACM会刊和CVPR、ICCV、Neurips和AAAI等CCF A类学术会议上发表文章50余篇，获得芬兰年度最佳学生会议论文奖1篇，ACM MM的高分论文奖1篇，入选ESI高被引论文1篇。 所发表文章谷歌学术引用逾6800次，h指数40，h10指数93。相关工作见诸美国《麻省理工技术评论》等国际权威媒体专文报道。 作为负责人主持了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、芬兰信息学会博士后基金等10余个项目 教学与学生培养 名称 培养了十余名研究生（含联合培养），包括一位校级研究生标兵，三位校级优秀硕士毕业论文获得者 具有指导本科生和各阶段研究生发表A类刊物的经历 本科专业基础课《形式语言与自动机》（CS32209）、《图形学与虚拟现实》（CS33280）主讲教师 讲授过《数据分析算法与应用》、《信息物理系统》、《深度学习及其应用》和《计算机图形学》等课程 带队获ECCV20 visdrone2020挑战赛无人机航拍多目标追踪赛道和教育部智慧城市竞赛（19）等多项重要国内外比赛的冠亚军 获评“未来技术学院问天讲师团”称号（2023） 智能基座计划华为云与计算先锋教师（2021） “安全人才与人才安全”第二届高校网络空间安全人才培养思想政治工作研讨会优秀论文奖（2019） 学术服务 名称 2023国际计算智能最新进展会议 (NTCI 2023)程序委员会主席 中国模式识别与计算机视觉学术大会（PRCV）2023 学术论坛主席 中国情感智能大会（CEI）2023 讲习班主席 黑龙江省计算机学会学术工作委员会副主任（2023-）、奖励工作委员会秘书长（2023-） 图像图形学会情感计算与理解专业委员会副秘书长、常务委员（2021-） IEEE资深会员（Senior member） 视觉与学习青年学者研讨会(VALSE) 资深领域主席(2023-)、执行领域主席(2021-2023)、VALSE2023 研讨会共同主席 图像图形学会青年工作委员会委员 CCF-A、B类国际会议IJCAI、AAAI、ACM MM、ICME的领域主席（AC）或资深程序委员（SPC） 2022 图像处理与媒体计算国际会议（ICIPM2022）技术程序委员会主席（TPC Chair） 曾获国际期刊Pattern Recognition（2017）等的杰出审稿人称号 与包括国际模式识别协会终身成就奖得主Matti Pietikainen教授和英国皇家工程院院士Maja Pantic教授等国际同行先后在主流国际会议上举办了六场专题研讨会和两场讲习班 Image and Vision Computing期刊编委，Pattern Recognition Letter 和Signal, Image and Video Processing等期刊的客座编委 《西安交通大学学报》青年编委 业绩亮点 名称 ACM Multimedia 2022 最受好评论文 Top Rated Papers (8/3009) 在瞬时情感分析方面的相关工作受到了包括美国《麻省理工技术评论》和英国《每日邮报》在内的国际主流技术媒体的专文报道（2015年） IEEE芬兰区年度最佳学生会议论文奖（IEEE Finland Section Best Student Conference Paper Award 2020） 在国际主流学术会议上组织专题研讨会Workshop七次（ACM MM22/21，CVPR20，ACCV16，IEEE FG 18/19/20）和讲习班Tutoral两次（ACM MM21/IJCB 21） 获评《Pattern Recognition》（CCF B）和《Neurocomputing》（CAS Q2）等主流国际期刊的杰出审稿人（Outstanding Reviewer） 视觉语言编码的综述文章《A Review of Recent Advances in Visual Speech Decoding》被国际期刊《Image and Vision Computing》列为编委推荐文章（ Editor's Choice Article）（2014年） 带队获CVPR2021人机共存环境下机器人导航视觉感知挑战赛2D检测与2D跟踪赛道全球第一名、ECCV20 visdrone2020挑战赛无人机航拍多目标追踪赛道全球第一名等赛事冠军 作为共同指导教师获第六届中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛全国一等奖两项（2019年） 课题组近期新闻 名称 2024.02 一篇合作论文被IEEE TMM（CAS Q1）接收 2024.01 一篇论文被AAAI2024（CCF-A）接收 2023.09 课题组所承担的重点研发计划课题顺利通过综合绩效评价 2023.08 张立旋同学关于多机任务分配的论文被IEEE T AUTOM SCI ENG.期刊（CAS Q1，自动化顶刊）接收 2023.08 一篇关于标签高效情感计算的综述论文被Proceedings of the IEEE（CCF-A）接收 2023.07 一篇关于增量物体检测的合作文章被ACM MM接收 2023.05 王羽钧、张晓涵两位同学顺利通过硕士毕业答辩 2023.02 林卉同学完成硕转博手续，入学西交大数学与统计学院 2023.01 课题组两篇AAAI2023接收论文的展示形式确定为Oral 2022.11 课题组两篇论文被AAAI2023（CCF-A）接收 2022.11 硕士生林卉获得西交大优秀研究生标兵称号 2022.11 硕士生张海濛的基于循环变形器网络动作识别的文章被IEEE/CAA JAS（CAS Q1）接收 2022.10 硕士生林卉获得华为奖学金（西交大） 2022.10 课题组一篇论文入选ACM MM（CCF-A）最受好评论文（Top Rated Papers） [ArXiv][Code] 2022.10 一篇基于Transformer的微表情识别的论文被IEEE TAFFC（CAS Q1）接收 [ArXiv] 2022.10 一篇关于利用分割算法辅助人群计数任务的合作论文被BMVC 接收 2022.09 硕士生张晓涵关于分布式增量学习的论文被TNNLS（CAS Q1）接收 [ArXiv] 2022.09 博士生王亚斌 基于图像文本线索的域增量学习论文被NeurIPS 22（CCF-A）接收 （w. SMU 黄智武老师） 2022.09 团队马智恒老师获第四届世界人工智能大会云帆奖·明日之星奖 2022.08 一篇关于增量伪造人脸检测测试Benchmark的合作论文被WACV 接收（w. SMU和ETH）[ArXiv] 2022.07 硕士生林卉的基于密度代理机制的半监督人群计数论文被ACM MM（CCF-A）接收 [ArXiv][Code] 2022.05 硕士生石磊的reID模型攻击的论文被《模式识别与人工智能》期刊接收 2022.04 增量学习Github知识库 Best-Incremental-Learning 发布 2022.03 硕士生林卉的动态attention人群计数论文被CVPR（CCF-A）接收【Valse速览】【AI Drive报告】【代码】 ... 2021.11 加入哈尔滨工业大学 计算学部 近期学术活动 名称 23.08: 《增量学习：从拓扑保持到线索学习》@中国图像图形学会 东北地区沙龙 23.06: Invited Talk at CVPR 2023 CLVISION workshop 23.05: 《增量学习：从拓扑保持到线索学习》@中国图像图形大会 CCIG2023 计算机视觉中的连续学习专题论坛 AAAI23 Oral：增量学习新范式：基于分类器的隔离与公平聚合 BY 王亚斌 @ReadPaper论文阅读 受邀于CVPR23 CLVISION论坛作报告【链接】 22.12: 《深度增量学习：从拓扑保持到线索学习》 @黑龙江CCF计算机应用论坛 22.11: 《深度增量学习：从拓扑保持到线索学习》 @台州学院新一代人工智能与工业大数据学术研讨会 22.09: 基于多面注意力机制的人群计数 CVPR22 BY 林卉 @[Valse速览] 22.08: 《深度增量学习》讲习班 w.刘夏雷老师 @Valse 2022 天津 22.07: 《智能微表情分析现状、挑战与趋势》 @中国多媒体大会 2023 贵阳 22.05: 基于多面注意力机制的人群计数 CVPR22 BY 林卉 @【AI Drive】 22.04: 增量学习Github知识库 Best-Incremental-Learning 发布 21.12.23: 《基于测度匹配的人群计数》@CSIG 交通视频专委会学术沙龙 21.12.15：《记忆拓扑保持的深度增量学习方法》@Valse Webinar （李玺老师talk，洪晓鹏老师talk，Panel讨论） 21.10.24：Few-shot Incremental Learning@ACM MultiMedia (ACM MM21) Tutorial: Few-shot Learning for Multi-Modality Tasks 21.08.04: Micro-expression recognition: challenges and trend@International Joint Conference onBiometrics (IJCB 2021) Tutorial: Face Analysis beyond Recognition 20.03.25：《智能微表情分析：挑战与趋势》@Valse Webinar 19.11.24：《基于贝叶斯损失的弱监督人群计数方法》，首届全国大数据及智能处理会议特邀报告；西安 19.10.18：《自动微表情分析：从手工特征到深度学习》，中国计算机大会"微表情检测与识别"技术论坛特邀报告；苏州 19.11.10：《智能微表情分析：挑战与趋势》，中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2019）“全民看脸时代的机遇和挑战”学术论坛特邀报告；西安 招生信息 名称 -------------------------------------------- 课题组常年招收哈尔滨工业大学本部计算机科学与技术（0812）和电子信息（0854）计算机相关专业的博士研究生（本部2-3名）和硕士研究生（本部3-4名），和鹏城实验室联培（深圳）博士生（1名），也十分欢迎熟悉人工智能、机器视觉、策略分配和机器人相关知识的RA和实习生到课题组工作或实习。 博士研究生：招收具有机器视觉（CV）、机器学习(ML)、人工智能(AI)与模式识别(PR)背景的博士研究生。有机会派遣到鹏城实验室或海外高校进行科研实习。 保研学生：招收计算机、软件、自动化、网安、电信、数学、物理等专业方向的优秀保研学生和考研学生 ****如果有意愿读博，请直接告诉我，我会优先考虑！***** 【25级本部、鹏城实验室联培、各专项硕博招生全面开启。入学时间2025年春/秋】 实习学生：为保证合作质量，请尽量保证不少于三个月的实习时间 本科毕设学生：希望能够与对毕设持认真和积极态度的同学进行合作。 基本要求： 求学态度端正 积极向上 为人坦诚 具有良好的数学、编程、英语和表达能力 严谨、务实 重视科学逻辑、重视实验 写在最后： ****在接触过程中我会给大家充足时间去比较和考虑。希望双方都充分思考，仔细考虑。我深知一个名额对每一名保研同学的重要性，因此我会在能力范围内尊重和尽力保障每一个offer。也恳请同学们理解，每有一个offer发出也就意味着更多的同学需要错过这个offer，所以请接受了本团队offer的同学们珍惜它，避免在没有提前沟通的情况下继续海选和随意更换导师**** 与写在最后一节持一致意见的同学们，如果你依然对我团队感兴趣，请 填写问卷 或 邮件联系: hongxiaopeng 【At】 hit.edu.cn 整体培养原则 名称 认真指导和用心培养，力争做到课题组项目需求和学生个人职业发展的平衡 工作/留学/实习会用心推荐 博士、学硕会对照优秀博士目标尽心培养，掌握科研思维、撰写高水平的学术论文 专硕着重培养工程思维和能力、做有实际应用价值的高水平系统，在前期完成课题任务前提下保证至少四个月工作实习、并根据课题需要提供相关额外实习机会 主要研究兴趣 名称 智能感知技术（目标检测跟踪、重识别、计数与流量估计、动作识别等；情绪和生理信号感知） 多模态学习理论、方法与技术 深度连续学习与增量学习理论、方法与技术 多智能体环境下的策略分配与任务调度 深度学习安全性分析（模型脆弱性与安全性分析，视频生成与检测） 发表刊物 名称 谷歌学术 | DBLP | CSRanking [CV] | CSRanking [AI & CV] | 代码下载 人群计数算法： [贝叶斯损失计数] [多面注意力计数] [基于代理机制的半监督计数] [Count Any Thing][Gramformer] 增量学习与连续学习：[知识库] [S-Prompts] [能量自归一化 ESN] [A-Prompt] [小样本类增量学习] [分布式类增量学习] 目标跟踪：[TRACTA] WiFi感知： [ReConFormer] 数据集： [连续伪造检测数据集] 视频处理： [视频插值与放大] 脸部微小运动分析： [时空Transformer] [视频压缩条件下的远程心跳估计] 任务分配与规划：[图分解的多机任务分配] 加入工大后发表的文章 H Lin, Z Ma, X Hong, Q Shangguan, D Meng. Gramformer: Learning crowd counting via graph-modulated transformer. AAAI 2024. [CCF-A][Code] W Li, J Li, M Ma, X Hong, X Fan. Multi-Scale Spiking Pyramid Wireless Communication Framework for Food Recognition. IEEE Transactions on Multimedia, 2024. [CAS Q1] D. Yang, Y. Zhou, X. Hong, A. Zhang, X. Wei, L. Zeng, X. Qiao, W. Wang. Pseudo Object Replay and Mining for Incremental Object Detection, ACM Multimedia 2023. [CCF-A] S. Zhao, X. Hong, J. Yang, Y. Zhao, G. Ding. Towards Label-efficient Emotion and Sentiment Analysis, Proceedings of the IEEE, 2023. [CCF-A] L. Zhang, J. Zhao, E. Lamon, Y. Wang, X. Hong. Energy-Efficient Multi-Robot Task Allocation Constrained by Time Window and Precedence, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023. [CAS Q1] [Code] Y. Wang, Z. Ma, Z. Huang, Y. Wang, Z. Su, and X. Hong. Isolation and Impartial Aggregation: A Paradigm of Incremental Learning without Interference, AAAI 2023. (19.6%) [CCF-A] [Code] D. Yang; Y. Zhou; X. Hong; A. Zhang; W. Wang. One-Shot Replay: Boosting Incremental Object Detection viaRetrospecting One Object, AAAI 2023. (19.6%) [CCF-A] M. Shang and X. Hong, Recurrent ConFormer for WiFi Activity Recognition, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, accepted. [CAS Q1] L. Zhang, X.Hong, O. Arandjelovi？, and G. Zhao, Short and Long Range Relation Based Spatio-Temporal Transformer for Micro-Expression Recognition, IEEE TAFFC, 在线发表 [CAS Q1] [ArXiv] X. Zhang; S. Dong; J. Chen; Q. Tian; Y. Gong; X. Hong.Deep Class Incremental Learning from Decentralized Data. TNNLS, 在线发表 [CAS Q1] [ArXiv] Yabin Wang, Zhiwu Huang, Xiaopeng Hong. S-Prompts Learning with Pre-trained Transformers: An Occam's Razor for Domain Incremental Learning. NeurIPS 2022. [CCF-A] [arXiv][Code] Hui LIN, Zhiheng Ma, Xiaopeng Hong, Yaowei Wang, Zhou Su, Semi-supervised Crowd Counting via Density Agency, ACM Multimedia 2022.[CCF-A][arXiv][Code] Yao H X, Deng W H, Liu H H, Hong X P, Wang S J, Yang J F, Zhao S C . 2022. An overview of research development of affective computing and understanding. Journal of Image and Graphics, 27(6): 2008-2035. (姚鸿勋, 邓伟洪, 刘洪海, 洪晓鹏, 王甦菁, 杨巨峰, 赵思成. 2022. 情感计算与理解研究发展概述. 中国图象图形学报, 27(6): 2008-2035.) [DOI: 10.11834/jig.220085] 石磊, 张晓涵, 洪晓鹏, 李吉亮, 丁文杰, 沈超. 多尺度梯度对抗样本生成网络[J]. 模式识别与人工智能, 2022, 35(06):483-496. DOI:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202206001. H. Lin; Z. Ma; R. Ji; Y. Wang; X. Hong. Boosting Crowd Counting via Multifaceted Attention. IEEE CVPR, 2022. [CCF-A][正式版][ArXiv预印版][代码][Valse速览][AI Drive报告] Y. He; X. Wei; X. Hong; W. Ke; Y. Gong. Identity-Quantity Harmonic Multi-Object Tracking. IEEE TIP, DOI: 10.1109/TIP.2022.3154286, 在线发表 [CCF-A; 中科院 Q1] Y. Liu; X. Hong; X. Tao; S. Dong; J. Shi; Y. Gong. Model Behavior Preserving for Class-Incremental Learning. IEEE TNNLS, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3144183, 在线发表 [中科院 Q1] 2021年之前代表性文章 名称 W. Ding, X. Wei, R. Ji, X. Hong, Q. Tian, Y. Gong: Beyond Universal Person Re-Identification Attack. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 16: 3442-3455 (TIFS, 2021) [CCF A][Code] X.Tao, X. Hong, W. Shi, X. Chang, Y. Gong: Analogy-Detail Networks for Object Recognition. IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 32(10): 4404-4418 (TNNLS, 2021) [中科院 Q1] H. Lin, X. Hong, Z. Ma, X. Wei, Y. Qiu, Y. Wang, Y. Gong. Direct Measure Matching for Crowd Counting. IJCAI 2021. [CCF-A] Z. Ma, X. Wei, X. Hong, H. Lin, Y. Qiu, Y. Gong. Learning to Count via Unbalanced Optimal Transport. AAAI 2021. [CCF-A] Y. He, Z. Ma, X. Wei, X. Hong, W. Ke, Y. Gong. Error-Aware Density Isomorphism Reconstruction for Unsupervised Cross-Domain Crowd Counting. AAAI 2021. [CCF-A] S. Dong#, X. Hong#, X. Tao, X. Chang, X. Wei, Y. Gong. Few-Shot Class-Incremental Learning via Relation Knowledge Distillation. AAAI 2021. [CCF-A] Y. He, X. Wei, X. Hong, W. Shi, Y. Gong: Multi-Target Multi-Camera Tracking by Tracklet-to-Target Assignment. IEEE Trans. Image Process. 29: 5191-5205 (TIP, 2020) [CCF A] Z. Ma, X. Wei, X. Hong, Y. Gong. Learning Scales from Points: A Scale-aware Probabilistic Model for Crowd Counting. ACM Multimedia 2020. [CCF-A] [Code] X. Tao, X. Hong, X. Chang, X. Wei, Y. Gong. Few-Shot Class-Incremental Learning. IEEE/CVF CVPR 2020. [CCF-A, Oral，录取率5.6%] D. Li, X. Wei, X. Hong, Y. Gong. Infrared-Visible Cross-Modal Person Re-Identification with an X Modality. AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI2020. [CCF-A] W. Peng, X. Hong, H. Chen, G. Zhao. Learning Graph Convolutional Network for Skeleton-based Human Action Recognition by Neural Searching. AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI2020. [CCF-A] X. Hong; W. Peng; M. Harandi; Z. Zhou; M. Pietikainen, and G. Zhao: Characterizing Subtle Facial Movements via Riemannian Manifold. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, Vol. 15, No. 3s, pp. 1-24, ACM TOMM, 2019. [多媒体主流期刊][Code] Z. Ma#, X. Wei#, X. Hong, Y. Gong. Bayesian Loss for Crowd Count Estimation with Point Supervision. International Conference on Computer Vision (ICCV), Seoul, Korea, 2019. [CCF-A, Oral, 录取率4.3%] [Code] Z. Yu, W. Peng, X. Li, X. Hong, G. Zhao. Remote Heart Rate Measurement from Highly Compressed Facial Videos: an End-to-end Deep Learning Solution with Video Enhancement. International Conference on Computer Vision (ICCV), Seoul, Korea, 2019. [CCF A] [IEEE芬兰区年度最佳学生会议论文奖] X. Li, X. Hong, A. Moilanen, X. Huang, T. Pfister, G. Zhao, M. Pietikainen: Towards Reading Hidden Emotions: A Comparative Study of Spontaneous Micro-expression Spotting and Recognition Methods. IEEE Transactions on Affective Computing, Vol. 9, No. 4, pp. 563-577, IEEE TAFFC, 2018. [情感计算顶级期刊]; MIT Technology Review 和 DailyMail的专文报道 Q. Liu, X. Hong, B. Zou, J. Chen, Z. Chen, and G. Zhao: Hierarchical Contour Closure based Holistic Salient Object Detection. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 26, no. 9, pp. 4537 – 4552, 2017. IEEE TIP, 2017. [CCF A] X. Zhou, X. Hong, G. Zhao, and M. Pietikainen: A Compact Representation of Visual Speech Data Using Latent Variables. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.36, no.1, 2014. IEEE TPAMI, 2014. [CCF-A; IF = 17.86] X. Hong, G. Zhao, M. Pietikainen, and X. Chen: Combining LBP Difference and Feature Correlation for Texture Description. IEEE Transactions on Image Processing, vol.23, no. 6, 2557–2568, 2014. IEEE TIP, 2014. [Matlab Codes] [CCF-A] Q. He, X. Hong, G. Zhao, and X. Huang. An Immersive Fire Training System Using Kinect. Proc. the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2014). [CCF A] X. Hong, H. Chang, S. Shan, X. Chen, and W. Gao. Sigma set: A small second-order statistical region descriptor. Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1802-1809, 2009. [CCF A] 专著与教材 名称 龚怡宏、洪晓鹏，《认知科学与脑机接口概论》（第一版），西安电子科技大学出版社，2020.10 专利 名称 数据分布式的增量学习方法、系统、设备及存储介质 （1/5）, 202110706288.4 机器人集群任务分配方法、系统、设备及存储介质（1/3），202110536812.8 异构机器人集群任务分配方法、系统、设备及存储介质（1/3）, 202110593648.4 基于深度学习的道路交通行为无人机检测系统及方法（4/5），CN 111145545B 一种基于机器学习的模型预测控制参数的整定方法（4/4），CN 113325694A 一种基于图的直推式半监督行人再识别方法（4/5），CN 111027421A 团队成员 名称 助理教授 马智恒 博士、SIAT助理研究员 世界人工智能大会云帆奖·明日之星奖获得者 博士后 戴勇 博士、PCL博士后 在读博士生 姓名 年级 方向 已有成果 王亚斌 21级秋 增量学习、策略分配 AAAI[o], NeurIPS, ACM TOMM 王晨浩 22级秋 多模态学习 毛凯歌 23级春 目标跟踪 朱之林 23级秋 增量学习 李双秀 23级秋 泛化性鲁棒性分析 合作指导博士生 姓名 合作导师 研究方向 成果 张傲婷 周宇 研究员 增量学习 AAAI(学二) 林卉 孟德宇 教授 医学图像处理 AAAI 24；之前合作成果见硕士毕业生一栏 在读硕士生 姓名 年级 方向 已有成果 刘蓓楠 21级 增量学习 Github知识库 张海濛 21级 动作识别 JAS; SAM知识库 上官秦南 22级 目标计数 王宇轩 22级 视频生成与检测 魏宇鹏 23级 吴舟哲 23级 尹樊曦子 23级 王河权 23级 本科生（毕设、实习） 姓名 年级 方向 已有成果 赖正勤 24届 arXiv论文自动推送机器人; SAM知识库; GPT QQ聊天机器人(QQ号3061604290) 李景光 24届 刘瑾源 24届 孟浩梁 24届 苑沛科 24届 毕业学生 名称 博士毕业生（含联合培养） 姓名 年级 方向 毕业去向 贺宇航 2022届 目标跟踪 西交大人工智能学院 TIPx2、AAAI、国际竞赛冠亚军x3 马智恒 2021届 人群计数 中科院先进院 ICCVx2、AAAI、ACM MM 陶小语 2021届 增量学习 华为西研所 TNNLS, CVPR[o], AAAI, ECCV 魏星 2019届 结构化特征学习 西交大软件学院 许赢月 2019届 显著性检测 复旦大学横琴研究院 TMM, ICCV, SCIA 硕士毕业生（含联合培养） 姓名 年级 毕业去向 张晓涵 | 2023届 | 大连证交所 TNNLS；专利x1；优秀毕业论文 王羽钧 | 2023届 | 蚂蚁金服 专利x2 林卉 | 2021级 | 西交转博 CVPR, ACM MM (awarded), IJCAI,研究生标兵、国家奖学金、华为奖学金 石磊 | 2022届 | 定向委培 模式识别与人工智能，思政工作优秀论文奖 刘雨 | 2022届 | 高德地图 TNNLS（Q1）、MM Asia 常新远 | 2021届 | 高德地图 PR、ICPR、ECCV共一 丁文杰 | 2021届 | 旷视科技 TIFS (CCF-A)、ICPR、ICIP 李宁 | 2021届 | 农业银行 蒋凯涛 | 2021届 | 百度 李点刚 | 2020届 | 华为海思 AAAI、ACMMM（2）、PR 余旭峰 | 2020届 | 华为云核心 专利x1 周婧 | 2016届 | 百度 Niloufar Zebarjadi（伊朗） | 2016届 | 芬兰Valossa公司 许赢月 | 2015届 | 芬兰Oulu大学读博 何秋海 | 2015届 | 诺亦腾VR实验室Unity 本科毕业生 姓名 年级 毕业去向 陈金杰 | 2021届 | 保研西交大 西安交通大学优秀毕业生 张立旋 | 2021届 | 保研中科院计算所 IEEE TASE，西安交通大学本科生优秀论文，专利x1，软著x1 伍彦豪 | 2021届 | 保研西交大 四川大学本科生优秀论文 林卉 | 2021届 | 保研西交大 IJCAI、AAAI学生二作 李晓磊 | 2022届 | 读研香港科技大学 功勋元老 名称 课题组感谢下列同学在课题组访问或学习期间所作出的贡献。 姓名 年级 董松林 20级直博生 王少鲲 21级博士生 赵健壮 米兰理工大学博士在读 张靓菲 圣安德鲁大学博士在读 乔忠正 南洋理工大学博士在读 李倩 22届硕士 关庆澍 20级硕士 李炯 20级硕士 尚苗 21级硕士 深度增量学习（连续学习） 名称 深度神经网络尽管取得很大成功，然而却始终饱受灾难性遗忘问题的困扰，即学习新知识后会遗忘旧知识。深度增量学习的目标就是要克服灾难性遗忘，既要学习新知识，又要记牢旧知识。我们围绕着记忆空间的组织开展了一系列工作。感兴趣的同行可以参考增量学习Github知识库 Best-Incremental-Learning或本人在Valse Webinar上所作的报告：《记忆拓扑保持的深度增量学习方法》。 增量学习Github知识库 Best-Incremental-Learning Class Incremental Learning (类增量学习) Y. Wang, Z. Ma, Z. Huang, Y. Wang, Z. Su, and X. Hong. Isolation and Impartial Aggregation: A Paradigm of Incremental Learning without Interference, AAAI 23. [Oral] [CCF-A] (19.6%) Xiaoyu Tao, Xinyuan Chang, Xiaopeng Hong, Xing Wei, Yihong Gong. Topology-Preserving Class-Incremental Learning. ECCV20, 2020. [视觉顶会] Y. Liu; X. Hong; X. Tao; S. Dong; J. Shi; Y. Gong. Model Behavior Preserving for Class-Incremental Learning. TNNLS, 2022, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3144183. 在线发表. [CAS Q1] Y. Liu, X. Hong, X. Tao, S. Dong, J. Shi, Y. Gong. 2021. Structural Knowledge Organization and Transfer for Class-Incremental Learning. In ACM Multimedia Asia (MMAsia '21). Chang X, Tao X, Hong X, Wei X, Ke W, Gong Y. Class-Incremental Learning with Topological Schemas of Memory Spaces. ICPR 2021. Few-shot Class Incremental Learning (小样本类增量学习) Xiaoyu Tao, Xiaopeng Hong, Xinyuan Chang, Songlin Dong, Xing Wei, Yihong Gong. Few-Shot Class-Incremental Learning. 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CVPRW 2020 Y. He, W. Yu, J. Han, X. Wei, X. Hong, Y. Gong; Know Your Surroundings: Panoramic Multi-Object Tracking by Multimodality Collaboration. CVPRW, 2021. X. Hong, H. Chang, S. Shan, X. Chen, and W. Gao. Sigma set: A small second-order statistical region descriptor. CVPR, 2009. [CCF-A] 目标计数 Z. Ma, X. Wei, X. Hong, Y. Gong. Bayesian Loss for Crowd Count Estimation with Point Supervision. ICCV, 2019. [Oral][CCF-A] Z. Ma, X. Wei, X. Hong, H. Lin, Y. Qiu, Y. Gong. Learning to Count via Unbalanced Optimal Transport. AAAI, 2021.[CCF-A] Z. Ma, X. Wei, X. Hong, Y. Gong. Learning Scales from Points: A Scale-aware Probabilistic Model for Crowd Counting. ACM Multimedia, 2020. [Oral][CCF-A] Y. He, Z. Ma, X. Wei, X. Hong, W. Ke, Y. Gong. Error-Aware Density Isomorphism Reconstruction for Unsupervised Cross-Domain Crowd Counting. AAAI, 2021. [CCF-A] H. Lin, X. Hong, Z. Ma, X. Wei, Y. Qiu, Y. Wang, Y. Gong. Direct Measure Matching for Crowd Counting. IJCAI 2021. [CCF-A] Z. Ma, X. Hong, X. 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[CCF-A] 多智能体任务分配和协同路径规划 名称 路径规划 Q. Guan, X. Hong, W. Ke, L. Zhang, G. Sun and Y. Gong, "Kohonen Self-Organizing Map based Route Planning: A Revisit," 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2021, pp. 7969-7976, doi: 10.1109/IROS51168.2021.9636025. 脸部微小运动分析 名称 微表情识别 Liangfei Zhang, Xiaopeng Hong, Ognjen Arandjelovi？, and Guoying Zhao, Short and Long Range Relation Based Spatio-Temporal Transformer for Micro-Expression Recognition, IEEE Transactions on Affective Computing. [CAS Q1] [ArXiv] Xiaobai Li, Xiaopeng Hong, Antti Moilanen, Xiaohua Huang, Thomas Pfister, Guoying Zhao, Matti Pietik？inen. Towards Reading Hidden Emotions: A Comparative Study of Spontaneous Micro-expression Spotting and Recognition Methods. IEEE Transactions on Affective Computing, Vol. 9, No. 4, pp. 563-577, IEEE TAFFC, 2018. [麻省理工技术评论专文报道] X. Hong; W. Peng; M. Harandi; Z. Zhou; M. Pietikainen, and G. Zhao. Characterizing Subtle Facial Movements via Riemannian Manifold. 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