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华侨大学计算机科学与技术学院导师简介：钟必能

作者：聚创华大考研网-余老师点击量： 2764 发布时间： 2018-08-22 16:18 【微信号：扫码加咨询】

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一、个人简介

钟必能，男，壮族，1981年生于广西河池宜州市，博士，教授，硕士研究生导师，现工作于华侨大学计算机科学与技术学院, 任计算机科学与技术系系主任、学院学术委员会委员、研究生培养指导委员会委员、本科教学指导委员会委员。主讲计算机学院本科生和研究生数字图像处理与计算机视觉课程。分别于2004年、2006年、2010年获哈尔滨工业大学软件工程学士学位、计算机应用硕士学位和博士学位。2007年和2008年分别在中科院自动化所模式识别国家重点实验室和中科院计算所数字媒体中心做访问研究。2017年入选国家公派访问学者全额资助项目，赴美国东北大学(Northeastern University)访学一年。主要研究方向为人工智能、统计机器学习、计算机视觉、模式识别、大数据分析；特别关注基于深度学习、强化学习、元学习、多模态深度学习、对抗学习、概率图模型、人工智能的可解释性、以及基于语言、视觉和语音等多模态信息联合理解的理论、算法与技术的图像和视频理解（包括图像分类、单物体、多物体和密集物体的检测、识别与跟踪、像素语义分割、行人再识别、超分辨等），及其在智能视频监控、无人飞机、自动驾驶、机器人导航、无人舰船、人机交互、公共交通、军事目标定位等方面的应用。长期从事上述领域和方向的教学、科研和产业化工作。已在计算机视觉和模式识别的国内外著名期刊及国际重要学术会议上发表论文100多篇，SCI收录51篇，EI收录36篇，被引用1800多次，H指数为15，I10指数为37，其中CCFA类会议6篇（CVPR 4篇，ECCV 2篇）、SCI二区10篇、SCI三区13篇、SCI四区6篇。申请发明专利近20项（均已进入公布和实审阶段）、出版专著1部、发表2篇教改论文、拥有智能视频监控系统相关软件著作权近20项。现为IEEE会员、中国计算机学会会员、中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员,CCF YOCSEF厦门分论坛副主席（2017.5-2018.5）。作为负责人和技术骨干参加或主持了国家重点基础研究发展计划（973）项目、国家高技术研究发展计划（863）项目、国家自然科学基金项目、福建省自然科学基金项目、中央高校基本科研业务费等40多项研究工作。2015年入选“福建省高校新世纪优秀人才支持计划”、2013年入选“福建省高校杰出青年科研人才培育计划”、2015年入选“泉州市高级人才”、2014年入选华侨大学中青年教师科技创新资助计划(培育型科技创新人才)、2014年入选华侨大学科技创新团队和领军人才支持计划（发展型）核心成员。连续获得2012-2014年度、2014-2016年度华侨大学优秀教师和科研优秀个人。2016年度分别获得第十二届福建省自然科学优秀学术论文一等奖（排名第一）、第九届泉州市自然科学优秀学术论文一等奖（排名第一）、厦门市科学技术进步三等奖（排名第六）。2014年1月在Neurocomputing上所发表的文章《Robust Tracking via Patch-based Appearance Model and Local Background Estimation》从2014年4月开始被评为下载量最多的文章（下载量近1万次）。担任多个国际顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NIPS）和顶级期刊（IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、IEEE TIP、PR、Neurocomputing）的审稿人。

二、大学开始受教育经历

（1）2000年—2004年，哈尔滨工业大学，软件学院，本科

（2）2004年—2006年，哈尔滨工业大学，计算机学院，硕士（导师：李生、赵铁军）

（3）2006年—2010年，哈尔滨工业大学，计算机学院，博士（导师：姚鸿勋、高文）

（4）2007年—2008年，中国科学院，自动化研究所，访问学生（导师：李子青、向世明）

（5）2008年—2009年，中国科学院，计算技术研究所，研究助理（导师：陈熙霖、山世光）

（6）2017年—2018年，Northeastern University，访问学者（导师：Yun Raymond Fu））

三、学术研究工作经历

（1）2004年—2006年，哈尔滨工业大学，计算机学院，哈工大语言语音教育部—微软重点实验室，硕士生

（2）2006年—2010年，哈尔滨工业大学，计算机学院，智能接口与人机交互中心，博士生

（3）2007年—2008年，中国科学院，自动化研究所，模式识别国家重点实验室，访问学生

（4）2008年—2009年，中国科学院，计算技术研究所，数字媒体中心/JDL，研究助理

（5）2017年-2018年，美国东北大学（Northeastern University），访问学者

（6）2010年—目前，华侨大学，计算机学院，厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室，教授

四、科研成果

主持项目:

[1]2015年国家自然科学基金面上项目（主持）：面向鲁棒跟踪的目标表观建模、搜索与更新关键算法研究。项目编号61572205。项目起止时间：2016.1-2019.12。经费74.3万。

[2]2012年国家自然科学基金青年项目（主持）：基于弱监督学习和深度信息的目标跟踪算法研究。项目编号61202299。项目起止时间：2013.1-2015.12。经费23万。

[3]2015年福建省自然科学基金面上项目（主持）：基于图像集合和自适应部件学习的目标跟踪。项目编号2015J01257。项目起止时间：2015.4-2018.4。经费5万。

[4]2015年福建省高校新世纪优秀人才支持计划（主持）：基于深度学习的鲁棒多线索目标跟踪。项目起止时间：2016.1-2018.12。经费5万。

[5]2013年福建省自然科学基金青年项目（主持）：基于霍夫森林和视频分割的目标跟踪。项目编号2013J05092。项目起止时间：2013.1-2014.7。经费3万。

[6]2013年度福建省高校杰出青年科研人才培育计划（主持）：基于多线索信息的目标跟踪算法研究。项目编号JA13007。项目起止时间：2013.1-2015.12。经费3万。

[7]2016年福建省智慧城市感知与计算重点实验室开放课题（主持）。鲁棒视觉目标跟踪的若干基础问题研究。项目起止时间：2016.6-2017.6。经费3万。

[8]2014年华侨大学中青年教师科技创新资助计划(培育型科技创新人才)。项目起止时间：2014.7-2018.6。经费40万。

[9]2011年中国博士后科学基金（主持）：基于多标注源弱监督学习的视觉目标跟踪算法研究。项目编号2011M501081。项目起止时间：2011.8-2013.8。经费3万。

[10]2012年中央高校基本科研业务费（主持）：基于弱监督学习和深度信息的目标跟踪算法研究。项目编号JB-ZR1219。项目起止时间：2012.8-2015.8。经费7万。

[11]2010年华侨大学科研启动费（主持）：复杂动态场景中运动目标检测与跟踪算法研究。项目编号11BS109。项目起止时间：2010.10-2012.10。经费3万。

[12]2012年度福建省泉州市丰泽区科技计划项目（主持）：多功能智能视频监控系统。项目起止时间：2012.10-2014.10。经费10万。

参与项目：

[13]2016年福建省自然科学基金面上项目（参与排名第2）：移动双目摄像机下基于Stixmantics的目标追踪算法研究。

[14]2016年福建省自然科学基金面上项目（参与排名第2）：移动双目摄像机下基于Stixmantics的目标追踪算法研究。

[15]2015年福建省自然科学基金面上项目（参与排名第5）：RGB-D数据下基于图匹配的人体姿态估计方法研究。项目编号2015J01253。

[16]2014年福建省自然科学基金青年项目（参与排名第4）：异构多核可重构片上系统的软硬件性能优化机制研究。项目编号2014J05075。

[17] 2014年华侨大学科技创新团队和领军人才支持计划（发展型）核心成员，模式识别与计算机视觉。

[18]2011年国家自然科学基金青年项目（参与排名第3）：拖尾分布及其在高分辨率合成孔径雷达图像处理中的应用。项目编号61102163。

[19]2011年福建省高校产学合作科技重大项目（参与排名第7）：互联网舆情分析关键技术研究及其应用系统开发。项目编号2011H6016。

[20]2012年福建省科技计划重点项目（参与排名第5）：视频驱动的动画生成辅助软件。项目编号2011H0028。

[21]2013年厦门市科技计划项目（参与排名第5）：手机动漫播放平台。项目编号3502Z20133029。

[22]2012年中央高校基本科研业务费（参与排名第3）：基于百度百科和领域本体的网络图像语义标注技术研究。项目编号JB-ZR1217。

[23] 2013年华侨大学科研启动费（参与排名第4）：智能监控中的人体行为识别方法研究。项目编号13BS409。

[24] 2011年华侨大学科研启动费（参与排名第3）：基于结构化信息的合成孔径雷达图像降班研究。

[25] 2011年华侨大学科研启动费（参与排名第4）：基于无线传感网络的环境监测研究。

[26] 2011年华侨大学横向项目（参与排名第4）：广电动力机房集中监控系统。项目编号20114590。

[27]2015年华侨大学与亚尔迪公司合作横向项目（参与排名第4）。智能电子商务个性化推荐系统。

[28] 2015年华侨大学与集美区政府合作横向项目（参与排名第4）。垃圾分类管理系统。

[29] 模式识别与机器学习案例库（参与排名第3）。2016年度华侨大学校级研究生教育教学改革研究项目。

[30]2015年厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室。厦门市级工程技术研究中心（实验室）滚动资助项目（参与）。

[21]2015年厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室（校内平台建设）（参与）。

[32] 2016年福建省中青年教师教育科研项目（本科高校教育教学改革研究项目，项目类别教育学心理学）：电磁理论类课程可视化教学改革与实践（参与排名第5）。

[33] 互联网+洗衣服务平台横向课题（参与排名第4）。

[34] 互联网+人人巴士管理平台横向课题（参与排名第4）。

[35] 互联网+车辆运行调度监管平台横向课题（参与排名第3）。

[36] 2017年福建省本科高校教育教学改革研究项目，研究生教育 Mpacc 培养模式创新与实践（参与排名第3）。

参与完成的项目:

[37]基于视觉特性的视频编码理论与方法研究，973计划项目，项目号：2009CB320900。主要参与子课题六-面向智能视频监控的视频编码方法研究。

[38]基于视觉动态认知特性的上下文视频语义捕捉，国家自然科学基金面上项目，项目号：61071180。

[39]基于空间关系的多摄像机3D目标跟踪，国家自然科学基金面上项目，项目号：60775024。担任智能视频监控子项目课题组组长。

[40]基于NLP的智能搜索引擎，863目标导向类项目（哈工大与新浪公司合作）。

[41]2011年国家科技型中小企业技术创新基金，基于ZigBee的IC卡第三方接入通讯系统，项目编号：11C26213504877，排名第2（项目技术总监）。

[42] 2011年福建省科技计划项目，基于无线传感网络的大规模设备监控与管理系统，项目编号：2012C0012，排名第3（项目技术总监）。

[43]信息产业部242项目。隐藏信息***。

[44]黑龙江省军区项目。边境越境检测。项目组长。

[45]河北省军区科技项目。民兵武器库区一体化监控系统。

[46]大庆油田采油三厂项目。测井图纸智能入库纸矢量化项目。项目组长。

[近年主要学术论文（2008 年至今）]

1. Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Lichen Wang, Bineng Zhong, Yun Fu. . Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks. European Conference on Computer Vision, ECCV 2018 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议)..

2. Yulun Zhang, Yapeng Tian, Yu Kong, Bineng Zhong, and Yun Fu. Residual Dense Network for Image Super-Resolution. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议).

3. Bing Bai, Bineng Zhong*, Gu Ouyang, Pengfei Wang, Xin Liu, Ziyi Chen, and Cheng Wang. Kernel Correlation Filters for Visual Tracking with Adaptive Fusion of Heterogeneous Cues. Neurocomputing, 2018 (SCI 二区).

4. Dong Hu, Xin Liu, Shu-Juan Peng, Bineng Zhong, and Ji-Xiang Du. Automatic Character Motion Style Transfer via Autoencoder Generative Model and Spatio-Temporal Correlation Mining. The Chinese Conference on Computer Vision 2017, CCCV 2017 (EI).

5. Bing Zhou, Xin Liu, Shu-Juan Peng, Bineng Zhong, and Ji-Xiang Du. Efficient Human Motion Transition via Hybrid Deep Neural Network and Reliable Motion Graph Mining. The Chinese Conference on Computer Vision 2017, CCCV 2017 (EI).

6. Z.K. Hu, X, Liu, A. Li, B.N. Zhong, W.T. Fan, J.X. Du, Efficient Cross-modal Retrieval via Discriminative Deep Correspondence, CCCV2017 (EI).

7. Jiajia Geng, Xin Liu, Bineng Zhong and Ji-Xiang Du. Efficient Speaker Naming via Deep Audio-Face Fusion and End-to-End Attention Model. The Fourth Asian Conference on Pattern Recognition, ACPR 2017 (EI).

8. Yu-Hang Liu, Xin Liu, Wentao Fan, Bineng Zhong and Jixiang Du. Efficient Audio-visual Speaker Recognition via Deep Heterogeneous Feature Fusion. Chinese Conference on Biometric Recognition, CCBR 2017 (EI).

9. Yan Chen, Pengfei Wang, Bineng Zhong, Gu Ouyang, Bing Bai, Jixiang Du. Coarse-to-fine Visual Tracking with PSR and Scale Driven Expert-switching. Neurocomputing, 2018 (SCI二区).

10. Cheng Wang, Bineng Zhong, et al. Adaptive Operational Modal Identification for Slow Linear Time-varying Structures based on Frozen-in Coefficient method and Limited Memory Recursive Principal Component Analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017 (SCI 二区).

11. Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, et al. Sparse Representation-Based Semi-Supervised Regression for People Counting. ACM Transaction on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 2017 (SCI 三区).

12. Xin Liu, Bineng Zhong, Jixiang Du, et al. Automatic Facial Flaw Detection and Retouching via Discriminative Structure Tensor. IET Image Processing, 2017 (SCI 四区).

13. Jun Zhang, Bineng Zhong*, Pengfei Wang, Cheng Wang, Jixiang Du. Robust Feature Learning for Online Discriminative Tracking without Large-scale Pre-training. Frontiers of Computer Science 2017 (SCI).

14. Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, Jixiang Du, and Duansheng Chen. A Sparse Representation Algorithm for Effective Photograph Retrieval. Mathematical and Computational Applications, January 18, 2017.

15. Tian Wang, Jiandian Zeng, Md Zakirul Alam Bhuiyan, Hui Tian, Yiqiao Cai, Yonghong Chen, Bineng Zhong. Trajectory Privacy Preservation based on a Fog Structure for Cloud Location Services. IEEE Access, 2017 (SCI).

16. Bineng Zhong, Jun Zhang, Pengfei Wang, Jixiang Du, Duansheng Chen. Jointly Feature Learning and Selection for Robust Tracking via a Gating Mechanism. PLOS One, August 30, 2016 (SCI 二区，影响因子3.234).

17. Bineng Zhong, Xiangnan Yang, Yingju Shen, Cheng Wang, Tian Wang, Zhen Cui, Hongbo Zhang, Xiaopeng Hong, Duansheng Chen. Higher Order Partial Least Squares for Object Tracking: A 4D-Tracking Method. Elsevier Neurocomputing, Neurocomputing 2016, vol.215, pp.118-127 (SCI 三区，影响因子1.8, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊).

18. Bineng Zhong, Shengnan Pan, Hongbo Zhang, Tian Wang, Jixiang Du, Duansheng Chen, Liujuan Cao. Convolutional Deep Belief Networks for Single-Cell/Object Tracking in Computational Biology and Computer Vision. BioMed Research International, vol. 2016, Article ID 9406259, 14 pages, 2016. doi:10.1155/2016/9406259 (SCI 三区，影响因子2.134).

19. Bineng Zhong, Shengnan Pan, Cheng Wang, Tian Wang, Jixiang Du, Duansheng Chen, Liujuan Cao. Robust Individual-Cell/Object Tracking via PCANet Deep Network in Biomedicine and Computer Vision. BioMed Research International, vol. 2016, Article ID 8182416, 15 pages, 2016. doi:10.1155/2016/8182416 (SCI 三区，影响因子2.134).

20. Bineng Zhong, Yingju Shen, Yan Chen, Weibo Xie, Zhen Cui, Hongbo Zhang, Duansheng Chen, Tian Wang, Xin Liu, Shujuan Peng, Jin Gou, Jixiang Du, Jing Wang, Wenming Zheng. Online Learning 3D Context for Robust Visual Tracking. Elsevier Neurocomputing, Neurocomputing 2015, 151(2), pp.710-718 (SCI 三区，影响因子1.8, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊).

21. Bineng Zhong, Hongxun Yao, Sheng Chen, Rongrong Ji, Tat-Jun Chin, Hanzi Wang. Visual Tracking via Weakly Supervised Learning from Multiple Imperfect Oracles. Elsevier Pattern Recognition, PR 2014, 47(3), pp. 1395-1410 (SCI 二区，影响因子3.2, 计算机视觉和模式识别国际顶级期刊，他引次数34).

22. Bineng Zhong, Xiaotong Yuan, Rongrong Ji, Yan Yan, Zhen Cui, Xiaopeng Hong, Yan Chen, Tian Wang, Duansheng Chen, Jiaxin Yu. Structured Partial Least Squares for Simultaneous Object Tracking and Segmentation. Elsevier Neurocomputing, Neurocomputing 2014, 133, pp.317-327 (SCI 三区，影响因子1.8, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊,他引次数4).

23. Bineng Zhong, Yan Chen, Yingju Shen, Yewang Chen, Rongrong Ji, Xiaotong Yuan, Duansheng Chen, Weibin Chen. Robust Tracking via Patch-based Appearance Model and Local Background Estimation. Elsevier Neurocomputing, Neurocomputing 2014, 123, pp.344-353 (SCI 三区，影响因子1.8, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊，他引次数6，目前被elsevier(爱思唯尔) 出版社统计为下载量最多大陆学者（Most Downloaded Articles）文章之一).

24. Bineng Zhong, Yan Chen, Yewang Chen, Rongrong Ji, Ying Chen, Duansheng Chen, Hanzi Wang. Background Subtraction Driven Seeds Selection for Moving Objects Segmentation and Matting. Elsevier Neurocomputing, Neurocomputing 2013, 103, pp.132-142 (SCI 三区，影响因子1.8, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊, 他引次数1).

25. Yan Chen, Xiangnan Yang, Shengnan Pan, Bineng Zhong, Duansheng Chen, Huizhen Zhang. CNNTracker: Online Discriminative Object Tracking via Deep Convolutional Neural Network. Elsevier Applied Soft Computing, 38:1088-1098, 2016 (SCI二区，影响因子2.68) .

26. Hongbo Zhang, Qing Lei, Duansheng Chen, Bineng Zhong, Jinlin Peng, Jixiang Du, and Songzhi Su. Probability-based Method for Boosting Human Action Recognition using Scene Context. IET Computer Vision, March 14, 2016 (SCI).

27. Jianying Wang, Cheng Wang, Tianshu Zhang, and Bineng Zhong. Comparison of Different Independent Component Analysis Algorithms for Output-only Modal Analysis. Shock and Vibration, 2016 (SCI 四区).

28. Tian Wang, Zhen Peng, Cheng Wang, Yonghong Chen, Hui Tian, Junbin Liang, Bineng Zhong and Yiqiao Cai. Extracting Target Detection Knowledge Based on Spatio-temporal Information in Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2016 (SCI).

29. Xianming Liu, Rongrong Ji, Changhu Wang, Bineng Zhong, Wei Liu, and Thomas Huang. Understanding Image Structure via Hierarchical Shape Parsing. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2015 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议).

30. Hongbo Zhang, Qing Lei, Bineng Zhong, Jixiang Du, Jialin Peng. A Survey on Human Pose Estimation. Intelligent Automation & Soft Computing (Autosoft), 2015.

31. Tian Wang, Yiqiao Cai, Weijia Jia, Sheng Wen, Guojun Wang，Hui Tian, Yonghong Chen, Bineng Zhong. Maximizing Real-time Streaming Services based on a Multi-Servers Networking Framework, Computer Networks, 93(1):199-212, 2015.

32. Cheng WANG*, Jianying WANG , Bineng ZHONG , Hui YING , Guirong Yan , Weibin CHEN and Jialin PENG. Negentropy and Gradient Iteration based Fast Independent Component Analysis for Multiple Random Fault Sources Blind Identification and Separation [J] International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics，2016 (SCI 四区).

33. Cheng WANG*, Jianying WANG , Xiongming LAI, Bineng ZHONG, Hui YING, Guirong YAN, Weibin CHEN and Jing LI. Operation Modal Analysis Following Fast Independent Component Analysis [J] International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2016 (SCI 四区).

34. JianYing WANG, Cheng WANG*, BiNeng ZHONG, Tian WANG, Wangping Guo, Weibin Chen, Chengzhu Sun. Uncorrelated Multi-sources Load Identification in Frequency Domain Based on Improved Tikhonov Regularization Method. [J] International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2016 (SCI 四区).

35. Chengzhu Sun, Weibin Chen, Bineng Zhong. A Semantic Mapping Method based on Ontology Structure Graph. International Conference on Applications and Design in Mechanical Engineering, ICADME 2015 (EI).

36. Cheng Wang, Fei, Guo, Ruirong Yan, Jianying Wang, Wei Guan, Bineng Zhong. Output-only Modal Analysis Following Independent Component Analysis. The 17th International Symposium on Applied Electromagnetics and Mechanics (EI).

37. Jianying Wang, Cheng Wang, Bineng Zhong. Uncorrelated Multi-sources Load Identification Based On An Improved Tikhonov Regularization Method. The 17th International Symposium on Applied Electromagnetics and Mechanics (EI).

38. Tian Wang, Zhen Peng, Junbin Liang, Yiqiao Cai, YongHong Chen, Hui Tian and Bineng Zhong. Detecting Targets Based on a Realistic Detection and Decision Model in Wireless Sensor Networks. WASA 2015: 836-844.

39. Yan Chen, Xiangnan Yang, Bineng Zhong*, Huizhen Zhang, Changlong Lin. Network in Network based Weakly Supervised Learning for Visual Tracking. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2015. (SCI三区，影响因子1.36) .

40. Zhen Cui, Hong Chang, Shiguang Shan, Bineng Zhong, Xilin Chen. Deep Network Cascade for Image Super-resolution. European Conference on Computer Vision, ECCV 2014 (EI, 计算机视觉和模式识别国际顶级会议).

41. Fanglin Wang, Yi Zhen, Bineng Zhong, Rongrong Ji. Robust Infrared Target Tracking Based on Particle Filter with Embedded Saliency Detection. Elsevier Information Sciences, Information Sciences 2015, 301, pp.215-226 (SCI二区，影响因子3.64).

42. Yan Chen, Yingju Shen, Xin Liu, Bineng Zhong*. 3D Object Tracking via Image Sets and Depth-based Occlusion Detection. Elsevier Signal Processing, Signal Processing 2015, 112, pp.146-153 (SCI三区, 影响因子1.85).

43. Xin Liu, Yiu-ming Cheung, Shu-Juan Peng, Zhen Cui, Bineng Zhong, Ji-Xiang Du. Automatic motion capture data denoising via filtered subspace clustering and low rank matrix approximation. Elsevier Signal Processing, Signal Processing 2014, 105, pp.350-362 (SCI三区, 影响因子1.85，他引次数1).

44. Tian Wang, Boyang An, Zhen Peng, Guoliang Zhang, Bineng Zhong. BlueCard-green Communications for Exchanging Information of Mobile Ssers. Journal of Computational Information Systems, 10(20):1-8, 2014. (EI).

45. Tian Wang, Weijia Jia, Bineng Zhong, Hui Tian, Guoliang Zhang. Bluecat: An Infrastructure-free System for Relative Mobile Location. Ad Hoc & Sensor Wireless Networks, 2015, 29(1-4): 133-152 (SCI).

46. Yan Yan, Hanzi Wang, Cuihua Li, Chenhui Yang, Bineng Zhong. An Effective Unconstrained Correlation Filter and Its Kernelization for Face Recognition. Elsevier Neurocomputing, Neurocomputing 2013, 119, pp.201-211 (SCI 三区，影响因子1.8, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊).

47. Tao Qin, Bineng Zhong, Hanzi Wang. Online Structured Hough Forests for Visual Tracking. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2013 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议).

48. Tian Wang, Weijia Jia, Bineng Zhong. Maximizing streaming flows based on a novel video streaming framework. International Teletraffic Congress 2013, pp.1-4 (EI).

49. Hongbo Zhang, Songzhi Su, Shaozi Li, Duansheng Chen, Bineng Zhong, Rongrong Ji. Seeing Actions through Scene Context. Visual Communications and Image Processing, VCIP 2013, pp.1-6 (EI).

50. Qing Tao, Bineng Zhong, Tat-Jun Chin, Hanzi Wang. Matting-Driven Hybrid Hough Forest for Robust Object Tracking. IEEE International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2012, pp. 2488-2491 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议).

51. Yan Yan, Hanzi Wang, Cuihua Li, Chenhui Yang, Bineng Zhong. A Novel Unconstrained Correlation Filter and Its Application in Face Recognition. Intelligent Science and Intelligent Data Engineering, IScIDE 2012, pp.32-39 (EI, 他引次数1).

52. Bineng Zhong, Hongxun Yao, Sheng Chen, Rongrong Ji, Xiaotong Yuan, Shaohui Liu, Wen Gao. Visual Tracking via Weakly Supervised Learning from Multiple Imperfect Oracles. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR 2010, pp. 1323-1330 (EI 计算机视觉和模式识别国际顶级会议，他引次数23).

53. Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shaohui Liu, Xiaotong Yuan. Local Histogram of Figure/Ground Segmentations for Dynamic Background Subtraction. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2010 (SCI 四区，影响因子0.81，计算机视觉和模式识别领域国际重要期刊, 他引次数2).

54. Rongrong Ji, Hongxun Yao, Xiaoshuai Sun, Bineng Zhong, Wen Gao. Towards Semantic Embedding In Visual Vocabulary. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2010, pp. 918- 925 (EI计算机视觉和模式识别国际顶级会议，他引次数28).

55. Baochang Zhang, Yongsheng Gao, Sanqiang Zhao, Bineng Zhong. Kernel Similarity Modeling of Texture Pattern Flow for Motion Detection in Complex Background. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, TCSVT 2011, 21(1), pp. 29-38 (SCI 二区,影响因子1.8, 计算机视觉和模式识别领域国际顶级期刊，他引次数10).

56. Rongrong Ji, Yue Gao, Bineng Zhong, Hongxun Yao, Qi Tian. Mining Flickr Landmarks by Reconstruction Sparsity Modeling. ACM Trans. on Multimedia Computing, Communications and Applications, TOMCCAP 2011, 31 (SCI 二区, 影响因子1.2, 计算机视觉和多媒体领域国际顶级期刊, 他引次数10).

57. Baochang Zhang, Bineng Zhong, Yao Cao. Complex Background Modeling based on Texture Pattern Flow with Adaptive Threshold Propagation. Journal of Visual Communication and Image Representation, JVCIR 2011, 22(6), pp.516-521 (SCI 三区,影响因子1.4, 计算机视觉和模式识别领域国际重要期刊, 他引次数8).

58. Bineng Zhong, Shaohui Liu, Hongxun Yao. Local Spatial Co-occurrence for Background Subtraction via Adaptive Binned Kernel Estimation. The Ninth Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2009, pp. 152-161 (EI计算机视觉和模式识别国际重要会议, 他引次数6).

59. Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shaohui Liu. Robust Background Modeling based on Standard Variance Feature. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2010, pp.621-625 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议, 他引次数2).

60. Bineng Zhong, Shaohui Liu, Hongxun Yao, Baochang Zhang. Multi-resolution Background Subtraction for Dynamic Scenes. IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2009, pp. 3193-3196 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议, 他引次数7).

61. Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shaohui Liu. Neighboring Image Patches Embedding for Background Modeling. IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2009, pp. 3209-3212 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议, 他引次数2).

62. Bineng Zhong, Hongxun Yao, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Hierarchical Background Subtraction using Local Pixel Clustering. IEEE International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2008, pp.1-4 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议,他引次数10).

63. Bineng Zhong, Xiaopeng Hong, Hongxun Yao, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Texture and Motion Pattern Fusion for Background Subtraction. 11th Joint Conference on Information Science (JCIS 2008), Track on 9th International Conference on Computer Vision, Pattern Recognition and Image Processing (CVPRIP 2008), Atlantis Press, December 15-20, Shenzhen, China (ISTP, 他引次数3).

64. Baochang Zhang, Zongli Yao, Bineng Zhong. Kernel Learning of Histogramof Local Gabor Phase Patterns for Face Recognition. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Volume 2008 (SCI 四区, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊).

65. Xiaopeng Hong, Hong Chang, Shiguang Shan, Bineng Zhong, Xilin Chen, Wen Gao. Sigma Set Based Implicit Online Learning for Object Tracking. IEEE Signal Processing Letters, 2010, 17(9), pp. 807-810 (SCI 三区，影响因子1.6, 计算机视觉和模式识别国际重要期刊, 他引次数4).

66. Baochang Zhang, Yongsheng Gao, Bineng Zhong. Complex Background Modeling and Motion Detection Based on Texture Pattern Flow. IEEE International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2008, pp.1-4 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议, 他引次数2).

67. Xin Sun, Hongxun Yao, Zhongqian Sun, Bineng Zhong. A Determined Level Set Method Based on Mean Shift for Contour Tracking. The 2010 Pacific-Rim Conference on Multimedia, PCM 2010, pp.425-436 (EI 计算机视觉和模式识别国际重要会议,他引次数1).

68. Xin Sun, Hongxun Yao, Zhongqian Sun, Bineng Zhong. A Robust Joint Space Tracking Method Based on Particle Filter. International Conference on Pervasive Computing, Signal Processing and Applications, PCSPA 2010, pp.41-44 (EI).

69. Xin Sun, Hongxun Yao, Shengping Zhang, Bineng Zhong. On-Line Discriminative Appearance Modeling for Robust Object Tracking. International Conference on Pervasive Computing, Signal Processing and Applications, PCSPA 2010, pp.78-81 (EI, 他引次数1).

70. 钟必能，陈雁，沈映菊，陈锻生，陈维斌。在线机器学习跟踪算法的研究进展。华侨大学学报，第35卷，第1期，41-46页，2014。

71.王田，钟必能。传感器网络中移动节点对路由树的覆盖研究。传感技术学报，第26卷，第9期，1293-1296页，2013。

72. 陈叶旺，王华珍，李海波，钟必能，陈锻生。基于百度百科与文本分类的网络文本语义主题抽取方法。小型微型计算机系统，2012。

73. 陈叶旺，钟必能，王靖，李海波。一种基于本体与描述文本的网络图像语义标注方法。计算机科学，2012。

74. 张国亮、钟必能。采用受控Petri网的虚拟现实遥操作机器人系统模型。华侨大学学报，2014。

75. 柳欣、钟必能、张茂胜、崔振。基于张量低秩恢复和块稀疏表示的运动显著性目标提取。计算机辅助设计与图形学学报，2014。

76. 彭臻、王田、李晨阳、钟必能、陈叶旺。采用蚁群算法的移动摄像头探访规划。华侨大学学报（自然科学版），2014.

77. 彭淑娟、赫高峰、柳欣、王华珍、钟必能。基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复。计算机辅助设计与图形学学报，2015年4月，第27卷第4期。

78. 钟必能*，潘胜男。选择性搜索和多深度模型融合的目标跟踪。华侨大学学报（自然科学版），第37卷，第2期，207-212页，2016。

79. 吴群，王田、王汉武、赖永炫、钟必能、陈永红。现代智能视频监控研究综述。计算机应用研究，2016年6月，第33卷第6期。

80. 柳欣, 耿佳佳, 钟必能, 杜吉祥. 多生物特征融合发展现状及其展望. 小型微型计算机系统, 2017 (已接收)。

81. 白冰，钟必能*，欧阳谷。融合分层卷积特征和尺度自适应核相关滤波目标跟踪。小型微型计算机系统，2017年9月。

82. 欧阳谷;钟必能*;白冰;柳欣;王靖;杜吉祥. 深度神经网络在目标跟踪算法中的应用与最新研究进展. 小型微型计算机系统，2018。

83. 彭淑娟，周兵，柳欣，钟必能。人体运动生成中的深度学习模型综述。计算机辅助设计与图形学学报，2018年6月，第30卷6期。

84. 柳欣，李鹤洋，钟必能，杜吉祥. 结合有监督联合一致性自编码器的跨音视频说话人标注. 电子与信息学报, 2018, 40(7): 1635-1642

[获得奖励]

[1] 2016年福建省第十二届自然科学优秀学术论文一等奖。论文题目：Visual Tracking via Weakly Supervised Learning from Multiple Imperfect Oracles(基于弱监督学习的目标跟踪算法研究）。主要完成人：钟必能、姚鸿勋、陈盛、纪荣嵘等。授奖部门：福建省科协、福建省科技厅、福建省教育厅。

[2] 2016年第九届泉州市自然科学优秀学术论文奖一等奖。论文题目：Robust Tracking via Patch-based Appearance Model and Local Background Estimation（基于部件表观模型和局部背景估计的鲁棒目标跟踪）。主要完成人：钟必能、陈雁、沈映菊、陈叶旺等。授奖部门：中共泉州市委组织部、泉州市教育局、泉州市科技局、泉州市科协。

[3] 2016年度厦门市科学技术进步三等奖。项目名称：手机动漫播放关键技术应用与研究。主要完成单位：华侨大学、厦门卓讯信息技术有限公司。主要完成人：陈叶旺、王成、邹培利、汤盛宇、杜吉祥、钟必能、柳欣、李海波。授奖部门：厦门市人民政府。

[出版专著和教改论文]

[1] 钟必能、陈子仪、林昌龙、缑锦、杜吉祥。基于工程教育专业认证的培养目标和毕业要求制定——以华侨大学计算机科学与技术专业为例。华侨高等教育研究，2017年12月。

[2] 陈维斌、缑锦、刘韶涛、孙成柱、洪欣、崔振、钟必能。计算机等级考试三级（偏软）考试指导书。厦门大学出版社，2011年，ISBN 978-7-5615-3980-4/T·190。

[3] 钟必能、陈维斌、彭淑娟、张惠臻、王晋隆、宋益国。网络工程人才培养模式的改革与探索。华侨高等教育研究，2014年5月第1期。

[4] 张惠臻、谢维波、钟必能。基于FPGA可编程平台的计算机硬件实验教学.。计算机教育。2014年第15期。

[5] 钟必能。基于逐步简化的测井解释成果图矢量化的研究与实现。硕士论文，哈尔滨工业大学， 2006。

[6] 钟必能。复杂动态场景中运动目标检测与跟踪算法研究。博士论文，哈尔滨工业大学，2010。

[发明专利]

[1] 钟必能、陈雁、王田、谢维波、陈锻生、陈维斌。一种基于图像集的目标跟踪算法。发明专利（已授权，专利申请号201410251910.7）。

[2] 钟必能、王田、沈映菊、陈雁、谢维波、陈锻生、陈维斌。一种基于高阶偏最小二乘法的目标跟踪算法。发明专利（已授权，专利申请号201410279523.4）。

[3] 王田、蔡奕侨、钟必能、陈永红、田晖、张国亮。一种轻量级的多方会议混音方法和装置。发明专利（正在受理，专利申请号：201410414450.5）。

[4] 王田、钟必能、王成、陈永红、田晖、蔡奕侨、吴尤可。一种基于UDP传输实现监控功能的应用层协议。发明专利（正在受理，专利申请号：201510008776.2）。

[5] 王田、钟必能。一种用于实现监控应用功能的V6协议。发明专利（正在受理）。

[6] 柳欣、钟必能、王华珍、孙增国、杜吉祥。一种超声图像中运动探针检测和定位方法。发明专利（已授权，专利申请号2014105075625）。

[7] 王成、钟必能等。一种时变结构工作模态参数识别方法、装置及应用。发明专利（正在受理）。

[8]王成、王建英、官威、赖雄鸣、钟必能、张惠臻、蔡奕侨。一种声振载荷联合施加的试验装置及其载荷识别。发明专利（已授权，专利申请号201510377630.5）。

[9] 王田、许迪文、王成、钟必能、张国亮、蔡奕侨。一种手机打车的订单自动选择方法。发明专利（已授权，专利申请号2015102365300）。

[10] 王田、苏耕民、钟必能、陈永红、蔡奕侨、田晖、王成。一种行车跟随方法和系统。发明专利（正在受理，专利申请号2015102367448）。

[11]王成、陈维斌、苏芳芳、文诗琪、王田、钟必能、陈叶旺。基于K-MEDOIDS项目聚类和局部兴趣融合的用户协同过滤推荐方法。发明专利（已经授权，专利申请号：201510705659.1）。

[12] 王田、吴尤可、文晟、钟必能、王成、吴群。一种基于机器学习的网络用户安全状态评估方法。发明专利（正在受理）。

[13] 王成、文诗琪、苏芳芳、郭俊杰、陈维斌、陈叶旺、赖雄鸣、钟必能、蔡奕侨、张惠臻。一种归一化PSO随机优化算法及协同过滤推荐方法。发明专利（等待实审提案，专利申请号：201610395724X）。

[14] 王靖、孙晓龙、杜吉祥、钟必能。基于缺损数据的非线性特征提取和分类方法。发明专利（等待实审提案，专利申请号：2016104988029）。

[15] 王田、李洋、钟必能、王成、田晖. 一种基于多移动基站的传感云数据收集方法。发明专利（正在受理，2016106501493）。

[16] 王田、王文华、陈永红、田晖、蔡奕侨、钟必能. 一种基于分布式选举的移动锚点定位方法。发明专利（正在受理，2016108125076）。

[17] 王田、曾建电、吴尤可、钟必能、陈叶旺。基于已知轨道的多摄像头的合作接力监控方案。发明专利（正在受理）。

[学术服务]

[1] Valse 2017（厦门）Local Chair（本地主席）。VALSE年度研讨会的主要目的是为计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者（70后和80后为主）提供一个深层次学术交流的舞台。

[2] Program Committee of the 2016 the ACCV Workshops on Spontaneous Facial Behavior Analysis (SFBA2 2016) (https://sites.google.com/site/wsfba2016/ or http://www.ee.oulu.fi/~gyzhao/ACCV16_Workshop/CFP_SFBA.htm).

[3] The 8th International Conference on Internet Multimedia Computing and Service (ICIMCS 2016)（http://www.icimcs2016.org/），2016年8月西安，任程序委员会委员。

[4] 第十一届图像图形技术与应用学术会议（http://www.igta.org.cn/），2016年7月北京，任程序委员会委员。

[5] Summer School，厦门大学，《目标跟踪算法研究现状与发展趋势》特邀报告。

[6] 2014年9月以专家嘉宾身份应邀，赴北京中国大饭店参加2014百度世界大会及科研论坛（http://baiduworld.baidu.com/）

[7] 2014 Conference on Information Technology and Applications in Outlying Islands （第十三届离岛资讯技术与应用研讨会，http://itaoi2014.npic.edu.tw/ ）任程序委员会委员

[8] 2011年4月14日，厦门大学，《基于弱监督学习的视觉目标跟踪》特邀讲座 (http://cies.xmu.edu.cn/2009/Article/ShowArticle.asp?ArticleID=1312)。

[9] IEEE会员，ACM会员，CCF会员，CCF YOCSEF Xiamen学会会员，福建省人工智能学会青年委员会会员。

[10] 福建省人工智能学会理事

[11] 国家自然科学基金委员会项目通信评审专家、福建省科技厅专家、厦门市思明区科技局专家。

[12]中国计算机学会计算机视觉专委会委员

[13]CCF YOCSEF厦门分论坛副主席（2017.5-2018.5）

[获得荣誉]

[1] 2015年入选“福建省高校新世纪优秀人才支持计划”

[2] 2013年入选“福建省高校杰出青年科研人才培育计划”

[3] 2015年入选“泉州市高级人才”

[4] 华侨大学2014-2016学年科研先进个人

[5] 2014年入选华侨大学中青年教师科技创新资助计划(培育型科技创新人才)

[6] 2014年入选华侨大学科技创新团队和领军人才支持计划（发展型）核心成员

[7] 2012-2014年度华侨大学优秀教师

[8] 华侨大学2012－2013学年度考核优秀人员

[9] 2014年9月以专家嘉宾身份应邀，赴北京中国大饭店参加2014百度世界大会及科研论坛

[10] 2010年哈尔滨工业大学优秀毕业博士生

[期刊和会议审稿人]

[1] IEEE Signal Processing Magazine

[2] IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

[3] IEEE Transactions on Image Processing

[4] IEEE Transactions on Multimedia

[5] IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

[6] IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

[7] Pattern Recognition

[8] Computer Vision and Image Understanding

[9] Information Science

[10] International Journal on Visual Comm. and Image Representation

[11] Neurocomputing

[12] IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.

[13] IEEE Transactions on System man and Cybernetics Part B

[14] Plos One

[15] CVPR、ICCV、ECCV

[指导研究生]

2012级研究生（已毕业）：沈映菊（读研期间发表4篇SCI二区文章）

2013级研究生（已毕业）：杨向南(读研期间发表3篇SCI二区文章)、潘胜男（优秀毕业生，读研期间发表1篇SCI二区和2篇SCI三区文章）

2014级研究生（已毕业）：王鹏飞（读研期间发表4篇SCI二区文章），张军（优秀毕业生，读研期间发表1篇SCI二区和1篇三区文章）

2015级研究生（在读）：白冰，欧阳谷

2016级研究生（在读）：周勤勤，李晨曦

2017级研究生（在读）：陈啟煌，林逸婷

招收硕士研究生(每年硕士生2名):

[1]专业需求：无特别明确的要求，如果你是计算机、信息、数学、自动化、物理等相关专业会有一定优势，但如果你有较好的数学基础、英语能力、编程动手能力、以及较强的自学能力，那么无论你是什么专业都没有关系。

[2]招生专业：软件工程、计算机科学与技术、计算机技术（专业硕士）。

[3]招生方向：人工智能、计算机视觉、模式识别、机器学习、图像处理、视频分析、大数据分析与挖掘等。如果你以前对这些研究方向接触较少，联系我之前，你可以通过网络简单快速地了解，其在学术和工业界中的理论与应用价值。然后问自己对它们是否有兴趣？如果真感兴趣，请联系我，我一般8小时之内都会回复。

[4] 近年毕业生主要工作去向（从事人工智能相关工作，至2017年6月，起步年薪25-30万）：滴滴、美图、京东、数美科技、商汤、中科院等。希望在我团队三年的学习经历能够成为你今后的人生财富。祝你拥有锦绣前程！

[5]其他：兴趣是最好的导师、愿意把探索未知作为一生的兴趣、性格开朗、有自信心、有较强的意志品质、具有团队和合作精神。

关于我的研究团队培养方式：

[1] 我渴望和我的学生一起砥砺前行，努力不懈从事高水平的科学研究，逐步将自身的定位与眼光放在世界第一流团队的第一流工作上，在硕士期间不忘初心，朝着做真正有国际影响力的工作砥砺前行。对于发表CCF列表内论文的学生，我将提供额外的科研奖励；对于发表A类国际会议长文的学生，无论经费是否允许，我都将资助你们出国到国际舞台与同行专家学者进行交流。[2] 经过十多年的科研、教学和产业化实践，目前已摸索总结出一套行之有效的方法。从读论文、动手编程做实验、到写论文和做产品，手把手带；并将以最大的热情和努力，在最短时间内帮助我的学生快速掌握和形成科学的科研方法、思维习惯与工作方式，迅速提高自学、思考、分析、表达、交流、数学、编程、英语等方面的能力。

[3]世界上没有永恒不变的公理，我希望我的学生具有批判性思维，有外圆内方的个性，刻苦、好强但是有灵气，对于科学研究有自己的想法和执念。

为什么要做研究学者：

[1] 探索未知、著书立说、解决问题

[2] 优点：有学生、有假期、有一定社会地位、世界各地有同行

[3] 缺点：很难成为富翁、很难成为明星

[我认真读过的书]

[1] (美国)劳(Rao C.Radhakrishna)。《统计与真理：怎样运用偶然性》。科学出版社翻译。

[2] (美国)W.I.B. 贝弗里奇著，陈捷译。《科学研究的艺术》。科学出版社出版，1979年。

热烈欢迎感兴趣的同行专家、研究生、本科生来信开展合作研究（通常8小时内会回复）

五、联系方式

通信地址：华侨大学计算机科学与技术学院（361021），机电实验大楼A402房间

邮箱：zhongbineng@163.com; bnzhong@hqu.edu.cn