教师主页移动版

更新日期：2023年9月21日 姓 名 全宇晖 性 别 男 出生年月 1985年9月 籍贯 民 族 汉族 政治面貌 最后学历 博士研究生 最后学位 技术职称 导师类别 博、硕导 行政职务 Email 工作单位 邮政编码 510006 通讯地址 广东省广州市番禺区广州大学城华南理工大学B3-533# 单位电话 020-39380281 个人主页 http://cs.scut.edu.cn/szdw/jsjfg/1bjpfjf1po5bh.xhtml 个人简介 全宇晖，1985年生，广州市菁英计划联合培养博士生，华南理工大学博士，新加坡国立大学博士后，现任华南理工大学计算机学院副教授、硕士生导师，主要研究方向为计算机视觉、图像处理和稀疏表达，主持国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目和广州市科技计划项目各一项，参与多项国家科研项目，近五年来发表高水平学术论文22篇（含中科院JCR-2区及以上期刊论文6篇、 中国计算机学会CCF-A类会议论文8篇），曾获2017年度广东计算机学会青年学术秀一等奖、2016年度ACM广州分会学术新星奖、2016年度广东省计算机学会优秀论文一等奖、2014年度ACM 广州分会优秀博士论文奖、2012年度教育部博士研究生学术新人奖、2012年度及2013年度全国信息科学博士研究生学术论坛一等奖、Winner of 2010 IEEE SMC Society Student Paper Contest等奖项。 工作经历 1. 2016-01-21至2027-01-01，在华南理工大学（South China University of Technology）担任副教授（Associate Professor）2. 2013-10-01至2015-10-01，在新加坡国立大学理学院（National University of Singapore）担任博士后研究员（Postdoctoral Researcher） 教育经历 1. 2008-09至2013-06，华南理工大学，计算机科学与工程学院，计算机应用技术，博士；2. 2011-10至2012-09，新加坡国立大学，理学院，联合培养博士生；3. 2004-09至2008-06，华南理工大学，计算机科学与工程学院，信息安全，学士。 获奖、荣誉称号 1. 2017年5月13日，2017年度广东省计算机科学青年学术秀一等奖2. 2016年，2016年度ACM广州分会学术新星奖3. 2016年，2016年度广东省计算机学会优秀论文一等奖4. 2014年10月23日， ACM Guangzhou Doctoral Dissertation Award 2014     [注] 2014年度ACM 广州分会优秀博士论文奖 (广东省仅两名)5. 2013年8月，2013年度全国信息科学博士研究生学术论坛一等奖6. 2012年7月，2012年度全国信息科学博士研究生学术论坛一等奖7. 2012年，2012年度全国优秀博士一等奖学金8. 2012年12月20日，2012年度教育部博士研究生学术新人奖9. 2010年12月18日，Winner of 2010 IEEE SMC Society Student Paper Contest. Venue in Hong Kong 2010     [注] 2010年度IEEE SMC Society学生学术论文奖第一名. 举办地：香港 社会、学会及学术兼职 TPAMI、Pattern Recognition、CVPR等国际高水平期刊和会议论文审稿人 研究领域 计算机视觉、图像处理、稀疏表达 科研项目 1. 2017.01至2019.12，国家自然科学青年基金项目(61602184)，基于稀疏表达与间隙度描述的纹理分析研究 2. 2017.05至2019.05，广东省自然科学基金自由项目(2017A030313376)，区分性稀疏编码关键技术研究3. 2017.05至2019.04，广州市科技计划一般项目(201707010147)，雾霾和雨水天气下的视频超分辨率增强技术 发表论文 一、学术会议论文(CCF-A类会议论文8篇，CCF-B类会议论文2篇；受邀请口头学术报告2次)1. Guodong Xu, Yuhui Quan and Hui Ji, Estimating Defocus Blur via Rank of Local Patches, International Conference on Computer Vision. 2017. (举办地: 威尼斯，意大利)2. Yuhui Quan, Yong Xu, Yuping Sun, Huang Yan and Hui Ji. Sparse Coding for Classification via Discriminative Ensemble. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. (举办地: 拉斯维加斯，美国)3. Yuhui Quan, Yong Xu, Chenglong Bao and Hui Ji. Equiangular Kernel Dictionary Learning with Applications to Dynamic Texture Analysis. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. (举办地: 拉斯维加斯，美国)4. Yuhui Quan, Yan Huang, and Hui Ji. Dynamic Texture Classification via Orthogonal Tensor Dictionary Learning. International Conference on Computer Vision. 2015. (举办地: 圣地亚哥，智利)5. Yuping Sun, Yong Xu and Yuhui Quan. Characterizing Dynamic Textures with Space-time Lacunarity Analysis. IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2015. (举办地：都灵，意大利)6. Yuhui Quan, Yong Xu, Yuping Sun and Yu Luo. Lacunarity Analysis on Image Patterns for Texture Classification. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2014. (举办地：哥伦布市，美国)7. Chenglong Bao, Hui Ji, Yuhui Quan and Zuowei Shen. L0 Norm Based Dictionary Learning by Proximal Methods with Global Convergence. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2014. (举办地：哥伦布市，美国)8. Chenglong Bao, Yuhui Quan and Hui Ji. A Convergent Incoherent Dictionary Learning Algorithm for Sparse Coding. European Conference on Computer Vision. 2014. (举办地：苏黎世，瑞士)9. Yong Xu, Yuhui Quan, Zhuming Zhang, Hui Ji, Cornelia Fermuller, Morimichi Nishigaki and Daniel Dementhon. Contour-based Recognition. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2012. (举办地：罗得岛州，美国)10. Yong Xu, Yuhui Quan, Haibin Ling and Hui Ji. Dynamic Texture Classification Using Dynamic Fractal Analysis. International Conference on Computer Vision. 2011. (举办地：巴塞罗那，西班牙)二、学术期刊论文1. Yong Du, Guoqiang Han, Yuhui Quan, Zhiwen Yu, Senior Member, Hau-San Wong, C. L. Philip Chen, and Jun Zhang, Exploiting Global Low-rank Structure and Local Sparsity Nature for Tensor Completion. IEEE Transactions on Cybernetics. 2018. Accepted.2. Yan Huang, Yuhui Quan, Tao Liu, and Yong Xu. Exploiting label consistency in structured sparse representation for classification. Neural Computation and Applications. 2018. 3. Yuhui Quan, Yuping Sun, Yong Xu. Spatiotemporal Lacunarity Spectrum for Dynamic Texture Classification. Computer Vision and Image Understanding. 2017.4. Tangquan Qi, Yong Xu, Yuhui Quan and Haibin Ling. Image-based action recognition using hint-enhanced deep neural network. Neural Computing. 2017.5. Yuping Sun, Yuhui Quan and Fu Jia, Sparse coding and dictionary learning with class-specific group sparsity. Neural Computation and Applications.6. Yuhui Quan, Yong Xu and Yuping Sun, Yan Huang. Supervised Dictionary Learning with Multiple Classifier Integration. Pattern Recognition. 20167. Chenglong Bao, Hui Ji, Yuhui Quan and Zuowei Shen. Dictionary Learning for Sparse Coding: Algorithms and Convergence Analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 20158. Yong Xu, Yuhui Quan, Zhuming Zhang, Haibin Ling and Hui Ji. Classifying Dynamic Textures via Spatiotemporal Fractal Analysis. Pattern Recognition. 2015.9. Yong Xu, Delei Liu, Yuhui Quan and Patrick Le Callet. Fractal Analysis for Reduced Reference Image Quality Assessment. IEEE Transactions on Image Processing. 2015.10. Yong Xu, Yuping Sun, Yuhui Quan and Bo Zheng. Discriminative Structured Dictionary Learning with Hierarchical Group Sparsity. Computer Vision and Image Understanding. 2015.11. Delei Liu, Yong Xu, Yuhui Quan, Zhiwen Yu, and Patrick Le Callet. Directional Regularity for Visual Quality Estimation. Signal Processing. 2015.12. Delei Liu, Yong Xu, Yuhui Quan and Patrick Le Callet. Reduced-reference Image Quality Assessment Using Regularity of Phases. Signal Processing: Image Communication. 2014. 13. Yuhui Quan, Hui Ji and Zuowei Shen. Data-Driven Multi-scale Non-local Wavelet Frame Construction and Image Recovery. Journal of Scientific Computing. 2015.14. Yuhui Quan, Yong Xu and Yuping Sun. A Distinct and Compact Texture Descriptor. Image and Vision Computing. 2014. 教学活动 1. 本科生全英课程《计算方法》2. 硕士生课程《稀疏表达》 指导学生情况 指导学生包括研三学生一名，研二学生两名以及研一学生三名。 我的团队 所在团队为华南理工大学的视觉与服务计算团队，该团队一直专注于稀疏表达理论及其应用、图像/视频的不变性特征、图像/视频的识别和分类、图像/视频的质量评估等研究，承担过多个国家自然科学基金面上项目和省科技项目。该团队中有2名教授，2名副教授，8名博士研究生，20多名硕士研究生，并已在学术会议和期刊上发表论文一百多篇，包括多篇JCR二区及以上的高水平期刊论文和多篇CCR-A类学术会议论文。