周成菊 

特聘副研究员 

华南师范大学人工智能学院 

邮箱：cjzhou@scnu.edu.cn

Google 学术档案：https://scholar.google.com/citations?user=kO3WL3UAAAAJ&hl=zh-CN

http://www.scholat.com/team/hbci

 2012.04-2019.03,  大阪大学(2019QS排名67), 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）

 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

 计算机视觉、模式识别、深度学习、步态身份识别、病理步态分析、动作识别评估、脑电信号分析等，及其在智能安防和医疗康复诊断等领域的应用。

具体的主要方向有：

(1)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，基于深度学习的半监督、迁移学习、监督对比学习。

(2)基于步态的身份识别（Gait Recognition）— 包括背包、拍摄角度、服饰变换和遮挡问题。

(3)行为识别和评估（Human Action Recognition and Evaluation) — 包括人体3D骨骼提取，基于深度学习的动作描述。

(4)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。

欢迎对计算机视觉有兴趣的硕士研究生报考（邮箱：cjzhou@scnu.edu.cn）。

 （1）步态在身份识别领域的应用：主要用于智能安防领域，是人脸信息失效的场景（如口罩遮挡、光线暗、距离远等）下身份识别的替代方案，主要解决协变量（如拍摄角度、服饰、携带物等变化）干扰问题。相关论文如下：

[1].   Binyuan Huang, Chengju Zhou*（共同一作和通讯）, Lewei He, Jiahui Pan. “GaitCTCG: cross-view gait recognition via cascaded residual temporal shift and comprehensive multi-granularity learning”. Applied Intelligence, 2024. (SCI, IF=5.3, 中科院二区, JCR=Q2, DOI：10.1007/s10489-023-05241-9) 

[2].   Huang, Binyuan, Yongdong Luo, Jiahui Xie, Jiahui Pan, Chengju Zhou*（通讯作者），"Attention‐aware spatio-temporal learning for multi-view gait-based age estimation and gender classification.” IET Computer Vision, 2022. (SCI, IF=1.95, JCR=Q2, DOI: 10.1049/cvi2.12165)

[3].   Binyuan Huang, Chengju Zhou*（通讯作者）, Chi Xu; Jiahui Pan*. "GaitMSTP: Multi-Granularity Spatio-Temporal Pyramid for Gait Recognition Under Complex Covariation Conditions." IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB), 2022. (CCF-C 国际会议, 生物特征领域权威会议, DOI: 10.1109/IJCB54206.2022.10007934.)

[4].   黄彬源，罗咏东，谢家灰，李志文，周成菊*，潘家辉. “面向多人多生物属性的跨视角步态追踪系统”. 计算机系统应用, 2021. DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008647. (CCF-T3)

[5].   周成菊，黄彬源，罗咏东；谢家辉；李志文；潘家辉；一种基于长短程时序提取的多任务步态识别方法及模型，2024-12-17，中国，ZL202311297451.1. （专利）

[6].   周成菊；刘平治；王瑜琦；王书喜；曾家煜；一种遮挡步态的重建方法、装置、电子设备及存储质, 2022-07-07, 中国, CN202210794325.6.（专利）

（2）基于步态、行为动作在健康医疗领域的应用：通过对步态或者行为动作时空特性的分析，进行早期疾病诊断，患者康复进展监测，具体的方向包括脑卒中患者康复效果评估、认知障碍筛查、人体工效学风险评估、抑郁症筛查等，相关论文如下：

[1].    Chengju Zhou, Daqin Feng, Shuyu Chen, Nianming Ban, Jiahui Pan*. “Portable Vision-based Gait Assessment for Post-stroke Rehabilitation Using an Attention-based Lightweight CNN”. Expert Systems With Applications, 2024. (SCI, IF=8.5,中科院一区Top，JCR=Q1, DOI: 10.1016/j.eswa.2023.122074)

[2].   Chengju Zhou, Mengxin Xu, Jiahui Pan, Lewei He, “Multi-soft-label Guided Supervised Contrastive Learning for Gait Emotion Recognition”. IEEE International Conference on Multimedia & Expo, ID:4282. (CCF-B 国际会议)

[3].   Chengju Zhou, Jiayu Zeng, Lina Qiu, Shuxi Wang, Pingzhi Liu, Jiahui Pan, “An Attention-based Adaptive Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Long-Video Ergonomic Risk Assessment”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024. (SCI, IF=8, 中科院二区Top, JCR=Q1, DOI: 10.1016/j.engappai.2023.107780)

[4].   Shuxi Wang, Jiahui Pan, Binyuan Huang, Pingzhi Liu, Zina Li, Chengju Zhou* (通讯作者). “ICE-GCN: An interactional channel excitation enhanced graph convolutional network for skeleton-based action recognition”. Machine Vision and Applications, 2023. (SCI, IF=2.983, JCR=Q2)

[5].   Chengju Zhou, Daqin Feng, Lewei He, Nianming Ban, Shuxi Wang, Jiahui Pan*, “Automatic Hemiplegia Gait Assessment for Post-Stroke by an Efficient Hybrid Attention-Based GhostNet”, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2023. (CCF-C 国际会议)

[6].   Shuxi Wang; Chengju Zhou*（通讯作者）; Jiahui Pan; Pingzhi Liu; Daqin Feng; Zina Li. “STACE-GCN: A Spatio-Temporal-Aware Channel Excited Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition”. IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC), 2022. (CCF-C 国际会议)

[7].   Wu Shuqiong, Matsuura Taku, Okura Fumio, Yasushi Makihara, Chengju Zhou, Kata Aokiet, Ikuhisa Mitsugami, Yasushi Yagi. Detecting lower MMSE scores in older adults using cross-trial features from a dual-task with gait and arithmetic[J]. IEEE Access, 2021. (SCI, IF=3.4, 中科院三区)

[8].   周成菊；王书喜；刘平治；曾嘉煜；基于Transformer的步态情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质, 2022-07-06, 中国, CN202210789016.X. （专利）

[9].   周成菊；马启伟；曾嘉煜；王书喜；基于多模态输入与早期融合GCN的人体工程学风险评估方法2022-09-08, 中国, CN202211096539.2. （专利）

[10].  罗俊浩；余家森；孙树涛；张佳炜；刘东炜；周成菊；“步步康”-- 基于深度学习的远程步态疾病诊断系统, 2023SR1053872, 原始取得, 全部权利, 2023-4-7。（软件著作）

[11].   马启伟；胡瀚文；强宇轩；朱桂澜；周成菊；肌肉宝-基于骨骼姿态识别的肌肉风险评估系统2023SR0336287, 原始取得, 全部权利, 2022-3-20。（软件著作）

（3）脑电信号在健康医疗领域的应用，通过对脑电信号时空特性的分析进行帕金森筛查、意识障碍患者情绪识别，相关论文如下：

[1].   Lina Qiu, Jianping Li, Liangquan Zhong, Weisen Feng, Chengju Zhou*（通讯作者）, Jiahui Pan. “A Novel EEG-Based Parkinson’s Disease Detection Model Using Multiscale Convolutional Prototype Networks”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024. (SCI, IF=5.6, 中科院二区，JCR=Q1，DOI: 10.1109/TIM.2024.3351248)

[2].   Lina Qiu, Liangquan Zhong, Jianping Li, Weisen Feng, Chengju Zhou, Jiahui Pan, “SFT-SGAT: A semi-supervised fine-tuning self-supervised graph attention network for emotion recognition and consciousness detection”. Neural Networks, 2024. (SCI, IF=6,中科院一区Top，JCR=Q1)

[3].   Zhipeng He, Zina Li, Fuzhou Yang, Lei Wang, Jingcong Li, Chengju Zhou, Jiahui Pan, “Advances in multimodal emotion recognition based on brain–computer interfaces”, Brain sciences, 2020. (SCI, IF=2.7,中科院三区，JCR=Q3)

[1].   国家科技部, 国家重点研发计划-“战略性科技创新合作”重点专项, 2023YFE0207800, 中美脑机接口技术与产业标准化合作, 2024.01 至今, 280万元, 在研, 参与。

[2].   广东省教育厅, 广东省普通高校重点领域专项, 2023ZDZX2021, 多模态情感脑机接口技术及其在意识障碍评估的临床应用, 2023.10-至今, 20万元, 在研, 参与。 

[3].   广东省基础与应用基础研究基金委员会, 广东省自然科学基金面上项目, 2024A1515012223, 融合脑电信号和人脸表情的多模态情感脑机接口及其在意识障碍评估的应用, 2024.01-至今, 15万元, 在研, 参与。

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:

(1)  2013年07月 在东京举办的第16回Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU) 会议上发表。

(2) 2013年09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。

(3) 2014年09月在冲绳举办的第20回Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV) 上做发表。

(4) 2015年07月在大阪举办的第18回Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU) 会议上发表。

(5) 2015年11月 在北京举办的第10回International Workshop on Robust Computer Vision (IWRCV) 上发表。

(6) 2015年12月 在大阪举办的19回 SANKEN International Symposium上发表。

(7) 2018年02月 在北海道举办的The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV) 上发表。