基本信息

张兆翔  男  博导  中国科学院自动化研究所

中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,中国科学院大学岗位教授,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干,IEEE高级会员,VALSE在线理事会成员,计算机学会YOCSEF委员,计算机视觉专委会委员,模式识别与人工智能专委会委员,人工智能学会模式识别专委会委员,中国图像图形学会会员发展与服务委员会副主任。张兆翔博士一直从事模式识别、图像处理与机器学习领域的研究工作,近期进一步聚焦在视觉场景分析与理解、深度神经网络建模与应用、生物启发的视觉与学习,在可用信息建模和基于模型的物体识别问题上取得特色,在面向国家公共安全和智慧城市监管需求的系统平台上获得得成功应用,并得到显著社会影响和经济效益,近五年来在国际主流学术期刊与会议上发表论文100余篇,SCI收录期刊论文40余篇,担任了ICPR、IJCNN、AVSS、PCM等多个国际会议的程序委员会委员,ICPR2018 Workshop Chair,SCI期刊《Neurocomputing》副主编,《IEEE Access》副主编,《Frontiers ofComputer Science》青年副主编和TPAMI、TIP、TCSVT、PR等20余个本领域主流期刊的审稿人。入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“北京市青年英才计划”和“微软亚洲研究院铸星计划”。


联系方式:

邮件:zhaoxiang.zhang[at]ia.ac.cn

电话:010-82544750

邮编:100190

地址:北京海淀区中关村东路自动化大厦2层


研究领域

研究领域:

模式识别、计算机视觉、机器学习、图像视频分析与理解


研究方向:

视觉场景分析与理解(检测、识别、语义、建模)

深度神经网络模型(多模态、多任务、模块化)

生物启发的视觉计算(类脑视觉)

生物启发的机器学习(类人学习)

人机混合智能(受人启发、向人学习、共同决策)

招生信息

招生专业:

081104-模式识别与智能系统(隶属控制科学与技术一级学科)

081203-计算机应用(隶属计算机科学与技术一级学科)


招生方向:

1. 视觉场景分析与理解(检测、识别、语义、建模)

2. 深度神经网络模型(多模态、多任务、模块化)

3. 生物启发的视觉计算(类脑视觉)

4. 生物启发的机器学习(类人学习)

5. 人机混合智能(受人启发、向人学习、共同决策)


招生要求:

专业背景不限。希望有扎实的数理基础、较好的英语读写能力和编程能力,专注于科研的精神和追求高水平学术的理想。最重要的是追求科研的精神和自主学习的能力。导师和课题组会对因材施教,无论基础的高低,全力培养出色的研究生。


招生类型:

1. 直博生

2. 普博生

3. 硕士生(优先硕博连读)

4. 实习生(长期优先,研究生优先,优秀的本科生也可以)


课题组也常年招聘优秀的科研人员和博士后。


由于招生人数优先,敬请提前联系(zhaoxiang.zhang[at]ia.ac.cn)

教育背景

2004-09--2009-07   中国科学院自动化研究所   硕博连读
2000-09--2004-06   中国科学技术大学   学士学位

工作经历

中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,中国科学院大学岗位教授,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干,IEEE高级会员,VALSE在线理事会成员,计算机学会YOCSEF委员,计算机视觉专委会委员,模式识别与人工智能专委会委员,人工智能学会模式识别专委会委员,中国图像图形学会会员发展与服务委员会副主任。2004年毕业于中国科学技术大学,获得电路与系统专业学士学位;2004年进入中国科学院自动化研究所硕博连读,于2009年获得工学博士学位;2009年入职北京航空航天大学计算机学院,历任讲师、副教授、硕士生导师、计算机应用技术系副主任。2015年任职中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员。张兆翔博士一直从事模式识别、图像处理与机器学习领域的研究工作,近期进一步聚焦在视觉场景分析与理解、深度神经网络建模与应用、生物启发的视觉与学习,在可用信息建模和基于模型的物体识别问题上取得特色,在面向国家公共安全和智慧城市监管需求的系统平台上获得得成功应用,并得到显著社会影响和经济效益,近五年来在国际主流学术期刊与会议上发表论文100余篇,SCI收录期刊论文40余篇,担任了ICPR、IJCNN、AVSS、PCM等多个国际会议的程序委员会委员,ICPR2018 Workshop Chair,SCI期刊《Neurocomputing》副主编,《IEEE Access》副主编,《Frontiers ofComputer Science》青年副主编和TPAMI、TIP、TCSVT、PR等20余个本领域主流期刊的审稿人。入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“北京市青年英才计划”和“微软亚洲研究院铸星计划”。


教授课程

机器学习
数字图像工程基础
机器学习导论
模式识别
模式识别基础

专利与奖励

奖励信息:

(1) BICS2016 Best Paper Award, 其他, 2016

(2) 微软高校合作计划, 其他, 2015

(3) 微软铸星计划, 其他, 2014

(4) 北京市青年英才, 省级, 2013

(5) 教育部新世纪优秀人才, 部委级, 2012


专利成果:

( 1 ) 一种基于迁移学习的运动目标分类识别方法, 发明, 2012, 第 1 作者, 专利号: ZL201110227456.8

( 2 ) 一种多视角多状态的步态识别方法, 发明, 2013, 第 1 作者, 专利号: ZL201110252287.3

( 3 ) 一种基于多块依赖结构的安全脆弱水印方法, 发明, 2013, 第 3 作者, 专利号: ZL201110188252.8

( 4 ) 一种基于生物特征水印的安全身份认证方法, 发明, 2013, 第 3 作者, 专利号: ZL201110188208.7

( 5 ) 一种基于在线学习的运动目标分类方法, 发明, 2010, 第 3 作者, 专利号: ZL200710121728.X

( 6 ) 一种基于运动目标表象和运动信息的摄像机自标定方法, 发明, 2011, 第 3 作者, 专利号: ZL200810056258.8

( 7 ) 一种基于统计特征的人群密度分析方法, 发明, 2011, 第 4 作者, 专利号: ZL200710179883.7

出版信息

迄今在本领域主流期刊与会议发表论文100余篇,其中SCI索引论文40余篇,IEEE Transactions系列刊物论文20篇,具体论文情况参见DBLPGoogle Scholar


近五年论文包括:

科研活动

( 1 ) 类脑视觉感知通道计算, 主持, 部委级, 2015-07--2017-12
( 2 ) 基于多任务学习的跨视角智能视频分析方法研究, 主持, 国家级, 2014-01--2017-12
( 3 ) 基于迁移学习的跨视角行为分析方法研究, 主持, 国家级, 2015-04--2017-12


指导学生

现指导学生

郝王丽  01  19262  

郑武  02  63236  

王玉玺   02  19256  

赵刚明   02  19256  

陈韫韬   01  19256