【成员风采】周成菊老师-凯发k8官网下载客户端

周成菊

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华南师范大学，软件学院，副研究员

研究兴趣：

计算机视觉、模式识别、深度学习和步态分析，研究的主要方向有：

• 基于步态的情绪识别（gait-based emotion recognition） —包括基于深度学习的步态特征表征，深度学习的小样本问题
• 基于步态的身份识别（gait recognition）— 包括多任务学习，遮挡问题
• 行为评估（human action evaluation) — 包括人体3d骨骼提取，基于深度学习的动作描述
• 基于步态的健康评估（health assessment by gait） —包括步态和身体健康及认知健康的关系分析

电子邮箱： cjzhou@scnu.edu.cn

教育背景:

• 2012.04-2019.03, 大阪大学, 计算机科学专业（工学博士）
• 2011.10-2012.04, 大阪大学研究生学习
• 2010.10-2011.09, 东北师范大学，基础日语学习
• 2008.09-2010.12, 大连理工大学(985/211) 信息与信号处理专业（工学硕士）
• 2004.09-2008.06, 大连理工大学(985/211) 电子信息工程专业（工学学士）

工作经历:

• 2020.05-至今，华南师范大学，软件学院，特聘副研究员
• 2019.04-2020.03, 大阪大学产业科学研究所, 复合智能媒体（八木）实验室 特任研究员

研究经历：

特任研究员阶段：

研究工作：

• • 基于深度学习算法和相关的医学知识，通过老人在完成特定任务(dual-task)时的图像序列信息，提取步态特征并研究其与认知水平的关系。与传统的需要特定医疗工作人员测定认知水平的方法相比，该方法可以快速自动的完成老人认知水平的测定。

博士阶段：

导师：八木 康史 教授

参与项目：

• • 日本政府领导的“战略性的创造研究推进事业” crest项目“基于步态意图行为模式的人物行为的解析和心理环境构建” 中“高龄者步态解析” 和 “孩子成长状况估计”（项目总经费：3000万人民币）

研究工作：

• • 运用背景减除和图像校正等图像处理和线性判别分析等模式识别的方法，对由彩色录像机采集的走路数据个体进行健康、眼疾、腿疾等模式判别从而可以检测出不同种类的身体不便的走路模式。相较于更多采用穿戴式传感器监测的方式，该方法可以在无需识别对象配合的状态下，检测到身体不便的人。由此，该功能可嵌入监控摄像机（例如：cctv）中，运用于公共场合。例如，可在商场或者大型超市，对于检测到的身体不便的人士由机器人或者服务人员提供相应的辅助服务。
  • 基于模式识别和相关的医学知识，通过分析由深度相机kinect采集的3d关节点的（dual-task）踏步数据，对老人的认知能力进行估计。相较于传统的需要完成问卷式的测试，该方法可以快速简单的判断老人是否有认知方面的障碍。
  • 基于模式识别（包括深度学习）和相关的医学知识，通过分析孩子完成特定任务（dual-task）的表现，对孩子的身形，运动和认知方面的成长状况进行估计判断。该方法可以在孩子在完成体感游戏的同时，达到成长状况的快速估计目的。

硕士阶段：

导师：卢湖川 教授

研究工作：

• • 基于graph cuts 改进的图像分割。

科研发表成果：

[1] c. zhou, i. mitsugami, y. yagi, “an attempt to detect impairment by silhouette-based gait feature”, 22th european society of movement analysis for adults and children (esmac) 2013.

[2] c. zhou, i. mitsugami, y. yagi, “performance evaluation of gei for impairment detection”, 16th meeting on image recognition and understanding (miru) 2013.

[3] c. zhou, i. mitsugami, y. yagi, “which gait feature is effective for impairment estimation”, 20th korea-japan joint workshop on frontiers of computer vision (fcv) 2014.

[4] c. zhou, i. mitsugami, y. yagi, “detection of gait impairment by patch-gei”, ieej transactions on electrical and electronic engineering, vol.10, no.s1, 2015 (sci).

[5] c. zhou, i. mitsugami, y. yagi, “assessing cognition level of elderly using dual-task stepping”, 18th meeting on image recognition and understanding (miru) 2015.

[6] c. zhou, i. mitsugami, k. aoki, f. okura, y. yagi, “age estimation from dual-task behavior for comprehensive growth assessment of children”, the international workshop on frontiers of computer vision (iw-fcv) 2018

[7] f. okura, i. mitsugami, m. niwa, k. aoki, c. zhou, y. yagi, “automatic collection of dual-task human behavior for analysis of cognitive function”, ite transactions on media technology and applications (mta), 2018

[8] c. zhou, i. mitsugami, f. okura, k. aoki, y. yagi, “growth assessment of school-age children from dual-task observation”, ite transactions on media technology and applications (mta), 2018

[9] zhipeng he, zina li, fuzhou yang, lei wang, jing cong li, chengju zhou, jiahui pan*. advances in multimodal emotion recognition based on brain-computer interfaces. brain sciences, 2020, 10(10), 687, doi: 10.3390/brainsci10100687. (sci, jcr q2, if: 3.332)

[10] shuqiong wu, taku matsuura, fumio okura, yasushi makihara, chengju zhou, kota aoki, ikuhisa mitsugami and yshishi yagi. early-stage detection of cognitive impairment using cross-trial features from a dual-task with gait and arithmetic. scientific reports (under review)

学术活动:

受邀演讲：

• 2015年11月 在吉隆坡举办的第3回 asian conference on pattern recognition (acpr) 的international workshop on human behavior analysis in the real world 上演讲。

海报发表：

• 2013年7月 在东京举办的第16回meeting on image recognition and understanding (miru) 会议上发表。
• 2013年9月 在苏格兰格拉斯哥第22回european society of movement analysis for adults and children (esmac) 会议上发表。
• 2014年9月 在冲绳举办的第20回korea-japan joint workshop on frontiers of computer vision (fcv) 上做发表。
• 2015年7月 在大阪举办的第18回meeting on image recognition and understanding (miru) 会议上发表。
• 2015年11月 在北京举办的第10回 international workshop on robust computer vision (iwrcv) 上发表。
• 2015年12月 在大阪举办的19回 sanken international symposium上发表。
• 2018年2月 在北海道举办的the international workshop on frontiers of computer vision (iw-fcv) 上发表。