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吴云鹏,男,1987年生,副教授,硕士生导师。主要研究方向为机器学习、人工智能、模式识别、计算机视觉、多媒体分析,计算机图形学。主持一项国家自然科学基金项目,一项横向项目,参与多项国家自然基金和重点研发计划项目。在IEEE Transactions on Multimedia、Experts System with Application、Computer Graphics Forums、ACM conference on Multimedia、计算机学报、自动化学报等国内外重要会议、期刊发表文章10余篇;曾获评2017年ACM中国(郑州分会)优秀博士论文奖、郑州大学五四青年奖章、郑州大学优秀班主任、郑州大学优秀创新创业指导教师、郑州大学招生先进个人;指导学生参与程序设计类创新竞赛活动,获国家级金奖4项、银奖8项。特别是2019年,指导学生在国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛中,获得河南省高校历史上首个金奖。
代表性论文
[1] Yunpeng Wu, Yangdong Ye, Chenyang Zhao, Zenglin Shi: Collective density clustering for coherent motion detection. IEEE Transactions on Multimedia (IEEE TMM). 20(6):1418-1431 (2018) (中科院一区,多媒体领域顶级期刊)
[2] Yunpeng Wu, Yangdong Ye, Chenyang Zhao: Coherent Motion Detection with Collective Density Clustering. ACM Multimedia (ACM MM). 2015: 361-370. (中国计算机学会A类会议)
[3] Mingliang Xu, Yunpeng Wu, Yangdong Ye: Smooth and efficient crowd transformation. ACM Multimedia (ACM MM). 2012: 1189-1192. (中国计算机学会A类会议)
[4] Xin Zeng, Yunpeng Wu, Shizhe Hu, Ruobin Wang, Yangdong Ye: DSPNet: Deep Scale Purifier Network for Dense Crowd Counting. Expert Systems With Applications, (2020). (中科院一区)
[5] Zenglin Shi, Yangdong Ye, Yunpeng Wu: Rank-based Pooling for Deep Convolutional Neural Networks. Neural Networks. 83: 21-31 (2016) (中科院二区)
[6] Mingliang Xu, Yunpeng Wu, Yangdong Ye, Illes Farkas, Hao Jiang, Zhigang Deng: Collective Crowd Formation Transform with Mutual Information-Based Runtime Feedback. Comput. Graph. Forum 34(1): 60-73 (2015)
[7] Mingliang Xu, Yunpeng Wu, Pei Lv, Hao Jiang, Mingxuan Luo, Yangdong Ye: miSFM: On combination of Mutual Information and Social Force Model towards simulating crowd evacuation. Neurocomputing 168: 529-537 (2015)
[8] 吴云鹏,赵晨阳,时增林,叶阳东: 基于流密度的多重交互集体行为识别算法. 计算机学报,2017,40(11): 2519-2532. (中国计算机学会A类中文期刊)
[9] 时增林,叶阳东,吴云鹏,娄铮铮: 基于序的空间金字塔池化网络的人群计数方法. 自动化学报,2016,42(6):866-874.(中国计算机学会A类中文期刊)
[10]吴云鹏,杜沅泽,叶阳东: 融入情绪模型的人群实时路径规划. 中国图象图形学报,2015,20(9):1262-1274. (中国计算机学会B类中文期刊)
承担/参与课题
[1] 视频中复杂交互集体行为识别及语义分析研究(62002330),国家自然科学青年基金项目,2020-2023年,主持
[2] 煤炭运输智能监测系统,横向课题(中国交建集团),2020-2023,主持
[3] 路网运营与安全大数据获取与挖掘技术(2018YFB1201403),国家重点研发计划“先进轨道交通”重点专项子课题,2018-2020,参与
[4] 多变量IB方法及算法的研究(61170223),国家自然科学基金,2012-2015,参与
[5] 传播IB方法的研究(61772475),国家自然科学基金,2018-2021,参与
招生信息
欢迎对机器学习、人工智能、计算机视觉、模式识别、数据挖掘、跨媒体智能、视频图像处理、点云模式识别、虚拟现实等方向感兴趣的同学加入,请有意向同学将个人简历和本科成绩单发送至ieypwu@zzu.edu.cn