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朱素果

职称:副教授

邮箱: zsg2016@hdu.edu.cn

研究方向: 研究多模态及单模态的人体动作检测与识别、动作分割、目标检测、目标跟踪等

个人简介

朱素果,博士,副教授。2012年~2016年就读于北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,2016年7月获得计算机科学与技术专业博士学位,后任职于杭州电子科技大学计算机学院,并成为图形图像研究所计算机动画于多媒体分析实验室(Media Inteligence Laboratory, MIL)和复杂系统建模与仿真教育部重点实验室的核心成员。


主要围绕深度学习框架、大模型展开计算机视觉技术的相关研究,包括多模态及单模态的人体动作检测与识别、动作分割、目标检测、目标跟踪等工作。主持国家自然科学基金项目、参与国家自然科学基金项目和科技部项目多项,发表领域内高水平论文10余篇。


主要承担的教学内容主要涉及计算机科学与技术专业、卓越学院相关专业的专业课程,以及基础专业公选课程,包括《机器学习》、《数字图像处理》、《计算机视觉》、《人工智能导论》、《程序设计基础》等。

主持校级重点教改项目、课程思政项目等多项,发表相关教改论文多篇。

指导学生参加学科类竞赛,曾获得“互联网+”国家二等奖、新苗项目、全国大学生人工智能创新大赛区域奖等。

指导学生申请发明专利。

指导学生投稿CVPR等计算机视觉类顶级会议。

教育经历
  • 博士研究生,2016-08-01,计算机科学与技术,北京邮电大学


工作经历
社会职务
研究领域
教学与课程

主要承担的教学内容主要涉及计算机科学与技术专业、卓越学院相关专业的专业课程,以及基础专业公选课程,包括《机器学习》、《数字图像处理》、《计算机视觉》、《人工智能导论》、《程序设计基础》等。

主持校级重点教改项目、课程思政项目等多项,发表相关教改论文多篇。

指导学生参加学科类竞赛,曾获得“互联网+”国家二等奖、新苗项目、全国大学生人工智能创新大赛区域奖等。

指导学生申请发明专利。

指导学生投稿CVPR等计算机视觉类顶级会议。


纵向科研
  • 主持 国家自然科学基金青年项目 复杂视频场景中多人在线行为分析研究

  • 参与 国家自然基金面上项目、科技部重点研发项目以及浙江省自然基金重点项目等多项

横向科研
  • 主持 基于视觉关注度的双流卷积神经网络的行为识别算法研究 项目;

  • 主持医学相关的横向项目1项。

论文成果

已发表计算机视觉领域高水平论文10余篇。其中包括:

[1] Suguo Zhu*; Xiaowei Gong; Zhengzhong Kuang; Junping Du; Partial Person Re-identification with Two-stream Network and Reconstruction, Neurocomputing, 2020, 398: 453-459.

[2] Suguo Zhu; Xiaoxian Yang*; Jun Yu; Zhenying Fang; Meng Wang; Qingming Huang; Proposal Complementary Action Detection. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, 2020,16(2s): 1-12.

[3] Suguo Zhu; Zhenying Fang; Yi Wang*; Jun Yu; Junping Du; Multimodal Activity Recognition with Local Block CNN and Attention-Based Spatial Weighted CNN, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2019, 60: 38-43.

[4] Suguo Zhu*; Zhenying Fang; Fei Gao; Hierarchical Convolutional Features for End-to-end Representation-based Visual Tracking, Machine Vision and Applications, 2018, 29 (6): 955-963.

[5] Zhenying Fang; Suguo Zhu*; Jun Yu; Qi Tian; PCPCAD: Proposal Complementary Action Detector, IEEE International Conference on Multimedia&Expo, Shanghai, China, 2019-07-072019-07-10.


荣誉及奖励
著作
专利成果
软件成果

已申请发明专利10余项,已授权发明专利3项。


研究领域
教学与课程
科研项目
科研成果