一、基本信息
姓名： 陈云华 职称： 副教授
所属学院： 计算机学院
导师类别： 硕士生导师
科研方向： 神经形态类脑计算，计算机视觉，深度学习
联系方式： 5350299@qq.com
硕士招生学院： 计算机学院
二、个人简介：
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CVPR、ICPR、ICONIP、IJCNN、 IEEE T COGN DEV SYST、NEURAL COMPUT、NEUROCOMPUTING、PATTERN RECOGN、J VIS COMMUN IMAGE R、《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多篇。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。多名研究生入职华为、海康威视等知名企业。所指导的研究生曾获得国家奖学金、本科生曾获得“感动广工大十大人物”称号。曾指导本科生团队参加“全国并行应用挑战赛”并获南赛区一等奖、参加“粤嵌杯”广东省嵌入式物联网设计大赛并获一等奖等。
三、学科领域：
计算机科学与技术、计算机技术、人工智能、软件工程
四、教育背景与工作经历：
2013年7月 广东工业大学控制理论与控制工程博士学位
2003年7月 武汉大学计算机应用技术硕士学位
2000年7月 武汉测绘科技大学计算机软件学士学位
五、工作经历：
2016.3-2017.3，曼切斯特大学计算机学院访问学者
2003.09至今，广东工业大学大学计算机学院教师
六、学术兼职
国际神经网络学会（INNS）会员，中国计算机学会（CCF）会员，中国人工智能协会可拓学专委会委员。
七、主要论文
1. Video Small Object Detection with Long Short-Term Feature Enhancement Network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),2023.
2. Tiny object detection with context enhancement and feature purification. Expert Systems with Applications,2023.
3. RMPE: Reducing Residual Membrane Potential Error for Enabling High-Accuracy and Ultra-low-latency Spiking Neural Networks. The 2023 International Conference on Neural Information Processing (ICONIP),2023.
4. Efficient Motion Symbol Detection and Multikernel Learning for AER Object Recognition. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022.
5. Tiny object detection with context enhancement and feature purification[J]. Expert Systems with Applications, 2022 .
6. An adaptive threshold mechanism for accurate and efficient deep spiking convolutional neural networks, Neurocomputing, 2022.
7. Accurate and Efficient Frame-based Event Representation for AER Object Recognition. IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2022.
8. Novel shrinking residual convolutional neural network for efficient accurate stereo matching, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2020.
9. Reservoir generation via simulating the non-local connections between brain functional columns, 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 2020.
10. Improving the antinoise ability of DNNs via a bio-inspired noise adaptive activation function rand softplus, Neural Computation, 2019.
11. Robust and Energy Efficient Expression Recognition Based on Improved Deep ResNets, Biomedical Engineering, 2019.
12. Occlusion expression recognition based on non-convex low-rank double dictionaries and occlusion error model. Signal Processing: Image Communication, 2019.
13. An Image Rain Removal algorithm based on the depth of field and sparse coding, 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018.
14. Single image rain removal based on depth of field and sparse coding, Pattern Recognition Letters, 2018.
15. Robust Expression Recognition using ResNet with a Biologically-plausible Activation Function, the 8th Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology, 2017.
16. Facial Expression Recognition Algorithm based on Reverse Co-salient Regions (RCSR) Features. Proceedings of the 4th International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE 2017).
17. Hybrid Facial Image Feature Extraction and Recognition for Non-invasive Chronic Fatigue Syndrome Diagnosis, Computers in Biology and Medicine, 2015.
18. An l1/2-BTV Regularization Algorithm for Super-resolution, 2015 IEEE International Conference on Computer Science and Network Technology(ICCSNT 2015), 2015.
19. 自校准首脉冲时间编码神经元模型. 计算机科学, 2024.
20. 融合事件数据和图像帧的车辆目标检测. 计算机应用, 2024.
21. 跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法. 计算机应用研究, 2024.
22. 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.
23. 基于事件语境的文本情感原因对特征提取. 控制理论与应用, 2022.
24. 基于脉冲频率与输入电流关系的SNN训练算法，计算机工程与应用, 2022.
25. 具有混合奖惩信号的脉冲时间依赖可塑性算法，微电子学与计算机, 2022.
26. 一种非局部连接的抗噪性储备池构建方法，控制理论与应用，2020.
27. 时域感兴趣区域精确定位与膜电位多核调整的动态视觉传感器数据分类，控制理论与应用，2020.
28. 具有生物真实性的强抗噪性神经元激活函数，计算机科学，2019.
29. 基于注意力卷积模块的深度神经网络图像识别，计算机工程与应用，2019.
30. 自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别，计算机工程与应用，2019.
31. 基于非凸低秩分解双字典误差模型的遮挡表情识别，小型微型计算机系统，2019.
32. 结合分块LBP与投影字典对学习的表情识别，计算机工程与应用，2019.
33. 基于改进深度残差网络的低功耗表情识别，计算机科学，2018.
34. 基于结构自相似性和形变块特征的单幅图像超分辨率算法，计算机应用，2018.
35. 结合结构自相似性和卷积网络的单幅图像超分辨率，计算机应用，2018.
36. 基于多帧间区域光流特征的精神疲劳检测，计算机工程与设计，2018.
37. 一种提取反向协同显著区域特征的表情识别算法.小型微型计算机系统，2018.
38. 一种适用于激光SLAM大尺度地图的闭环检测方，计算机应用研究，2018.
39. 基于CycleGAN的非配对人脸图片光照归一化方法，广东工业大学学报，2018.
40. 基于层次结构化字典学习的人脸表情识别，计算机应用研究，2017.
41. 基于spin image的人脸点云特征定位，计算机工程与设计，2017.
42. 基于L_(1/2)自适应稀疏正则化的图像重建算法，广东工业大学学报，2017.
43. 精神疲劳可拓模型与求解策略，计算机科学，2015.
44. 基于嘴巴特征点曲线拟合的哈欠检测，计算机工程与科学，2014.
45. 基于多策略融合的亚像素精度立体匹配研究，计算机应用与软件，2014.
46. 基于限制广播的ZigBee分布式动态能量均衡协议，传感技术学报，2014.
47. 精神疲劳实时监测中多面部特征时序分类模型，中国图象图形学报，2013.
48. 基于面部视觉特征的精神疲劳可拓辨识模型，计算机科学，2013.
49. 面向精神疲劳监测的实用虹膜定位方法，微电子学与计算机，2013.
50. 基于眼动参数云融合模型的疲劳检测方法，计算机科学与设计，2013.
51. 一种改进的双群进化规划算法，计算机工程，2010.
52. 一种基于新型遗传算法的块运动估计算法，计算机工程与应用，2005.
八、主要教学科研项目
1. 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）。
2. 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）。
3. 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）。
4. 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）。
5. 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）。
6. 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）。
7. 广东工业大学—华为“智能基座” 产教融合协同育人基地课程建设项目，（2021-263302246）。
九、教学活动
承担本科生课程：程序设计、深度学习、高级机器学习。指导大学生创新创业训练项目：基于YOLO v5的特定人群目标实时识别、基于S3C6410的驾驶疲劳检测系统研究与实现、基于S3C6410的远程音视频同步监控系统、便携式跟踪定位器设计与实现、基于云存储的移动视频监控系统等。
