个人信息

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姓名: 徐增敏
副高级 男 桂林电子科技大学 邮箱:xzm@guet.edu.cn

研究领域

人体行为分析、人工智能安全、异构网络通信、多媒体信息处理;网络空间治理、大数据分析;欢迎编程能力优秀和数学基础良好的同学报考研究生或申请调剂;

个人简介


徐增敏,武汉大学计算机应用技术专业博士,桂林电子科技大学副教授、硕士生导师。长期从事监控视频分析、人体行为检测、网络空间治理等人工智能方向的科学研究和应用示范,具有多项智慧城市项目研发经验。目前主持国家自然科学基金1项,参与各类科技项目7项。在IEEE TNNLS, Neurocomputing, ICME, ICIP, MMM等领域权威国际期刊及国际会议发表论文10余篇,受理发明专利14项,授权发明专利3项。

教育背景


2012.09-2019.06:武汉大学,计算机应用技术,博士
2003.09-2006.06:长沙理工大学,计算机应用技术,硕士
1999.09-2003.06:长沙理工大学,计算机科学与技术,学士

工作经历


2006.06-至今:桂林电子科技大学数学与计算科学学院,讲师/副教授

主要荣誉


2019年入选广西火炬创业导师、2018年入选自治区优秀创新创业导师、2017年武汉大学研究生学术创新奖二等奖、2017年NERCMS优秀研究生奖、2012年广西区级教学成果二等奖、2012年指导的学生获校级优秀毕业设计(论文)三等奖、2011年指导的学生获校级优秀毕业设计(论文)一等奖、2011年被数学与计算科学学院的学生评为“我最喜爱的任课教师”、2011年第二届全国软件专业人才设计与开发大赛先进组织个人、2010年首届全国软件专业人才设计与开发大赛优秀指导教师、2009年第十三届全国多媒体教育软件大奖赛一等奖、2006年湖南省普通高等学校优秀毕业生。

学术活动


教学信息

人工智能、C语言程序设计、数据结构、数据库、面向对象程序设计、Java语言程序设计、Linux系统与应用、计算机网络、计算机组成原理、操作系统、编译原理等。

部分论文(*通讯作者)


[1] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Chen Chen, Junjun Jiang, Jiaofen Li, Hongyang Li. SemiSupervised Discriminant MultiManifold Analysis for Action Recognition[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(10):2951-2962.(SCI一区,IF=8.793)CCF B刊
[2] Hongyang Li,Jun Chen, Ruimin Hu, Mei Yu, Huafeng Chen, Zengmin Xu. Action Recognition Using Visual Attention with Reinforcement Learning[C]. In: International Conference on MultiMedia Modeling (MMM), Thessaloniki, January 2019, 11296:365-376. (EI) CCF C会
[3] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Chen Chen, et al. Action recognition by saliency-based dense sampling[J]. Neurocomputing, 2017, 236:82-92. (SCI二区,IF=4.438)CCF C刊
[4] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Huafeng Chen, Hongyang Li. Global Contrast based Salient Region Boundary Sampling for Action Recognition[C]. In: International Conference on MultiMedia Modeling (MMM), Miami, January 2016, 9516:187-198. (EI)CCF C会 ORAL
[5] Hongyang Li, Jun Chen, Zengmin Xu, Huafeng Chen, Ruimin Hu. Multiple instance discriminative dictionary learning for action recognition[C]. In: 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2016:2014-2018, Shanghai, China, March 2016. (EI) CCF B会
[6] Huafeng Chen, Jun Chen, Hongyang Li, Zengmin Xu, Ruimin Hu. Compressed-domain based Camera Motion Estimation for Realtime Action Recognition[C]. In: Pacific-Rim Conference on Multimedia (PCM), Gwangju, Korea, September 2015. (EI) CCF C会
[7] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Hongyang Li, Huafeng Chen. How much bandwidth does Surveillance System require?[C]. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Quebec, Canada, September 2015:1762-1766. (EI) CCF C会
[8] 徐增敏,胡瑞敏,陈军,禹玮,傅佑铭,李俊. 面向应急调度的多媒体网关通信模式[J]. 武汉大学学报(工学版),2015,48(5):727-733.
[9] 徐增敏,崔忠宁,王会勇,陈光喜. 虚拟场景中异步消息的通信设计[J]. 小型微型计算机系统,2014,35(11):2548-2552.
[10] 徐增敏,关健,蒋英春,段雪峰. 基于视觉特征库的交互控制方法[J]. 计算机测量与控制,2014,22(3):754-757.
[11] 徐增敏,崔忠宁,湛永松,陈光喜. J2SE网络游戏设计与实现[J]. 计算机工程与设计,2013,34(10):3574-3579.
[12] 徐增敏,张昆,丁勇,赵汝文. 基于动态视图的数据库性能调优[J].计算机应用与软件,2012,29(12):58-60.
[13] 禹玮,徐增敏,易云飞,傅佑铭. 基于反馈周期的网络负载均衡算法[J]. 计算机工程与设计,2016,37(04):841-846.
[14] 徐增敏,唐先红,朱志斌,陈军. 学科前沿指引下的信息与计算科学专业教学研究[J]. 计算机教育,2014,(08):1-4+11.

学术著作


科研项目


申请人及其团队自2012年开始从事多媒体信息处理和视频分析方面的研究,在计算机视觉、行为分析、机器学习和多媒体信息处理的理论和应用等方面开展了大量的研究。具体包括:
(1)主持国家自然科学基金地区项目,视频侦查中基于深度学习的人体行为识别技术研究,2019/01-2022/12,39万元
(2)主持广西中青年教师基础能力提升项目,复杂场景视频中人体动作的时空结构特征研究,2017/01-2019/12,3万元
(3)参与国家重点研发计划项目,警务大数据智能应用技术研究,2017/07-2020/06,842万元
(4)参与广西重点研发计划项目,面向涉密场所的视频人体行为分析系统研发及应用,2017/09-2020/08,90万元
(5)参与公安部技术研究计划项目,监控视频中人员行为及多模态特征识别与判定关键技术,2016/07-2018/12,30万元
(6)参与国家自然科学基金项目,基于GPU的并行不变特征图像匹配技术研究,2014/01-2017/12,42万元

专利及知识产权

[1]  发明专利:徐增敏,李姣芬,李向利,丁勇等. 一种基于多任务学习模型的人体行为分类方法. CN202010293489.1
[2]  发明专利:徐增敏,李姣芬,李向利,丁勇等. 一种基于格拉斯曼流形分析的人体行为识别方法. CN202010293342.2
[3]  发明专利:徐增敏,蒙儒省,罗劲锋,李翔宇等. 一种基于多目标跟踪的人体行为识别方法及系统,CN201910602596.5
[4]  发明专利:徐增敏,蒙儒省,罗劲锋,李翔宇等. 一种面向监控视频的多目标行为识别方法及系统,CN201910602588.0
[5]  发明专利:蒙儒省,徐增敏,滕盛弟,丁勇等. 一种面向多路视频的人体行为事件实时分析方法,CN201710851835.1
[6]  发明专利:滕盛弟,徐增敏,蒙儒省,丁勇等. 一种基于时空显著性区域检测的人体行为分析方法,CN201710847985.5(已授权)
[7]  发明专利:胡瑞敏,徐增敏,陈军,陈华锋等. 基于全局显著边缘区域的人体动作特征提取方法,CN201610075788.1(已授权)
[8]  发明专利:徐增敏,蒋英春,段雪峰,关健. 基于手轮廓特征的手势识别控制方法和系统. CN201310123587.0(已授权)
[9]  发明专利:胡瑞敏,陈军,陈华锋,李红阳,徐增敏等. 基于时间尺度不变性的视频中人体动作识别方法及系统. CN201710018095.3
[10]发明专利:胡瑞敏,陈军,陈华锋,李红阳,徐增敏等. 基于梯度边界图和多模卷积融合的动作识别方法及系统. CN201710018537.4
[11]发明专利:胡瑞敏,李红阳,陈军,陈华锋,徐增敏等. 一种基于视频局部特征字典的人体动作分类方法. CN201610245003.0
[12]发明专利:胡瑞敏,陈华锋,陈军,李红阳,徐增敏等. 一种人体动作特征提取方法. CN201610036573.9

联系信息


xzm@guet.edu.cn