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
