陈云华，博士，INNS及CCF会员，硕士生导师，广东工业大学副教授。主要研究方向为神经形态类脑计算、计算机视觉、深度学习，在IEEE T COGN DEV SYST、NEURAL COMPUT、NEUROCOMPUTING、PATTERN RECOGN、J VIS COMMUN IMAGE R、CVPR、ICPR 、《中国图象图形学报》、《控制理论与应用》、《计算机科学》等国内外重要学术期刊/会议发表论文50余篇。主持省部级项目6项，获得授权专利3项、软件著作权1项。2016年赴英国曼切斯特大学访学，师从ARM之父Steve Furber教授，现为NEURAL COMPUT、PPL INTELL、INT J MACH LEARN CYB等多个学术期刊的审稿人。

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作者：陈云华
来源：学者网
原文：https://www.scholat.com/vpost.html?pid=189233
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个人主页： https://yzw.gdut.edu.cn/info/1120/1851.htm

INNS（International Neural Network Society）会员，中国计算机学会会员，中国人工智能协会可拓学专委会委员

人工智能、计算机科学与技术、计算机技术、软件工程

一、计算机视觉方向：

       1.  针对DVS（动态视觉传感器）数据，对高速运动目标进行检测与识别的技术（包括深度学习方法和脉冲神经网络方法）；

       2.  针对传统视频图像进行处理的计算机视觉技术（包括传统方法和深度学习方法）。

二、SNN ( 脉冲神经网络)方向：

       1.  基于DNN-SNN转换的SNN及其优化；

       2.  基于梯度下降的SNN训练算法；

       3.  基于STDP的SNN训练算法。

      1.  已通过广东工业大学及计算机学院复试；

      2.  具有良好的数学基础、编程能力和文字写作能力；

      3.  愿意吃苦、吃亏，坚韧不拔，有科研精神。

       1.  毕业研究生去向公司有：华为技术有限公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司等等。

       2.  指导的硕士研究生于2019年获得国家奖学金。

       3.  指导本科创新项目若干项，所指导的本科生曾于2014年获得第2届“感动广工大十大人物”称号。

       4.  指导的本科生团队参加2014“全国并行应用挑战赛”荣获中南赛区一等奖，参加2012“粤嵌杯”广东省嵌入式物联网设计大赛荣获一等奖。

          ......

       1. 广东省自然科学基金项目，事件驱动的低延迟低功耗视觉表示与特征学习,（2025A1515012243）。

       2. 广东省自然科学基金项目，转换式深度脉冲卷积网络多性能指标优化研究，（2021A1515012233）。

       3.  广东省自然科学基金项目，连续自发式表情特征的深度学习表示研究，（2016A030313713）。

       4.  广东省自然科学基金项目，低质量监控视频人脸超分辨率算法研究，（2014A030310169）。

       5.  广州市科技计划项目，支持小间距LED显示的多屏实时处理器系统的研发，（2014Y2-00211）。

       6.  广东省科技计划项目，兴宁市水口镇中小微企业信息化公共服务平台建设，（2013B040500008）。

       7.  广东省科技计划项目，适用于恶劣环境的视频监控系统开发与产业化，（2014B090901061）。

1. High-performance deep spiking neural networks via at-most-two-spike exponential coding. Neural Networks . 2024.

2. Video Small Object Detection with Long Short-Term Feature Enhancement Network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2023) .

3. Efficient Motion Symbol Detection and Multikernel Learning for AER Object Recognition. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022.

4. Tiny object detection with context enhancement and feature purification[J]. Expert Systems with Applications, 2022 .

5. An adaptive threshold mechanism for accurate and efficient deep spiking convolutional neural networks, Neurocomputing, 2022.

6. Accurate and Efficient Frame-based Event Representation for AER Object Recognition. IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2022.

7. Novel shrinking residual convolutional neural network for efficient accurate stereo matching, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2020.

8.  Improving the antinoise ability of DNNs via a bio-inspired noise adaptive activation function rand softplus, Neural Computation, 2019.

9.  Occlusion Expression recognition based on non-convex low-rank double dictionaries and occlusion error model. Signal Processing: Image Communication, 2019.

10.  Single image rain removal based on depth of field and sparse coding, 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018.

11.   双向特征融合与特征选择的遥感影像目标检测, 电子学报，2022.

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有兴趣的同学请将简历发送至：  5350299@qq.com