徐增敏，武汉大学计算机应用技术专业博士，乐动网页版副教授、硕士生导师。长期从事人体行为分析、计算机视觉、自然语言处理、工况运维统计、深度学习、机器学习等人工智能与大数据方向的科学研究和应用示范，具有多项智慧城市项目研发经验。目前主持国家自然科学基金1项，参与各类横纵向科技项目8项。在IEEE TNNLS, Neurocomputing, ICME, ICIP, MMM等领域权威国际期刊及国际会议发表论文20余篇，受理发明专利16项，授权发明专利5项。

2012.09-2019.06：武汉大学，计算机应用技术，博士
2003.09-2006.06：长沙理工大学，计算机应用技术，硕士
1999.09-2003.06：长沙理工大学，计算机科学与技术，学士

2006.06-至今：乐动网页版数学与计算科学学院，讲师/副教授

2022年和2021年指导学生获优秀本科毕业设计（论文）二等奖、2021年学院教学先进个人、2020年和2017年武汉大学研究生学术创新奖、2019年广西火炬创业导师、2018年自治区优秀创新创业导师、2017年NERCMS优秀研究生奖、2012年广西区级教学成果二等奖、2011年指导学生获优秀本科毕业设计（论文）一等奖、2011年被学院学生评为“我最喜爱的任课教师”、2011年第二届全国软件专业人才设计与开发大赛先进组织个人、2010年首届全国软件专业人才设计与开发大赛优秀指导教师、2009年第十三届全国多媒体教育软件大奖赛一等奖、2006年湖南省普通高等学校优秀毕业生。

人工智能、C语言程序设计、数据结构、数据库、面向对象程序设计、Java语言程序设计、Linux系统与应用、计算机网络、计算机组成原理、操作系统、编译原理等。

[1] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Chen Chen, Junjun Jiang, Jiaofen Li, Hongyang Li. SemiSupervised Discriminant MultiManifold Analysis for Action Recognition[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(10):2951-2962.（SCI一区，IF=14.255）CCF B刊
[2] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Chen Chen, et al. Action recognition by saliency-based dense sampling[J]. Neurocomputing, 2017, 236:82-92. (SCI二区，IF=4.438）CCF C刊
[3] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Huafeng Chen, Hongyang Li. Global Contrast based Salient Region Boundary Sampling for Action Recognition[C]//International Conference on MultiMedia Modeling (MMM), Miami, January 2016, 9516:187-198. (EI)CCF C会 ORAL
[4] Hongyang Li, Jun Chen, Zengmin Xu, Huafeng Chen, Ruimin Hu. Multiple instance discriminative dictionary learning for action recognition[C]//2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2016:2014-2018, Shanghai, China, March 2016. (EI) CCF B会
[5] Hongyang Li,Jun Chen, Ruimin Hu, Mei Yu, Huafeng Chen, Zengmin Xu. Action Recognition Using Visual Attention with Reinforcement Learning[C]. In: International Conference on MultiMedia Modeling (MMM), Thessaloniki, January 2019, 11296:365-376. (EI) CCF C会
[6] Huafeng Chen, Jun Chen, Hongyang Li, Zengmin Xu, Ruimin Hu. Compressed-domain based Camera Motion Estimation for Realtime Action Recognition[C]//Pacific-Rim Conference on Multimedia (PCM), Gwangju, Korea, September 2015. (EI) CCF C会
[7] Zengmin Xu, Ruimin Hu, Jun Chen, Hongyang Li, Huafeng Chen. How much bandwidth does Surveillance System require?[C]//IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Quebec, Canada, September 2015:1762-1766. (EI) CCF C会
[8] Chengjun Tang, Kun Zhang, Chunfang Xing, Yong Ding, Zengmin Xu. Perlin Noise Improve Adversarial Robustness[C]//International Conference on Advanced Computing and Endogenous Security (ICACES), Nanjing, China, 2021. (EI)
[9] Xulian Zhang, Zengmin Xu, Kun Zhang, Lulu Wang. Cross-View Nearest Neighbor Contrastive Learning of Human Skeleton Representation[C]//Communications in Computer and Information Science, Accepted, 2023. (EI)
[10] Yingying Li, Zengmin Xu, Cong Feng, You Jiang. XGBoost-based Survival Analysis in Business Risk Prediction[C]//International Conference on High Performance Big Data and Intelligent Systems (HDIS), Accepted, Tianjin, China, 2022. (EI)
[11] 张雪莲，徐增敏，陈家昆，王露露. 基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法[J]. 燕山大学学报，2023，(1).
[12] 徐增敏，陆光建，陈俊彦，陈金龙，丁 勇. 基于通道特征聚合的行人重识别算法[J]. 应用科学学报，2023，(1).
[13] 徐增敏，陈凯，郭威伟，赵汝文，蒋占四. 面向轻量级卷积网络的激活函数与压缩模型[J]. 计算机工程，2022，48(05):242-250.
[14] 徐增敏，胡瑞敏，陈军，禹玮，傅佑铭，李俊. 面向应急调度的多媒体网关通信模式[J]. 武汉大学学报(工学版)，2015，48(5):727-733.
[15] 徐增敏，崔忠宁，王会勇，陈光喜. 虚拟场景中异步消息的通信设计[J]. 小型微型计算机系统，2014，35(11):2548-2552.
[16] 徐增敏，关健，蒋英春，段雪峰. 基于视觉特征库的交互控制方法[J]. 计算机测量与控制，2014，22(3):754-757.
[17] 徐增敏，崔忠宁，湛永松，陈光喜. J2SE网络游戏设计与实现[J]. 计算机工程与设计，2013，34(10):3574-3579.
[18] 徐增敏，张昆，丁勇，赵汝文. 基于动态视图的数据库性能调优[J].计算机应用与软件，2012，29(12):58-60.
[19] 禹玮，徐增敏，易云飞，傅佑铭. 基于反馈周期的网络负载均衡算法[J]. 计算机工程与设计，2016，37(04):841-846.
[20] 徐增敏，唐先红，朱志斌，陈军. 学科前沿指引下的信息与计算科学专业教学研究[J]. 计算机教育，2014，(08):1-4+11.

团队自2012年开始从事多媒体信息处理和视频分析方面的研究，在人体行为分析、计算机视觉、自然语言处理、工况运维统计、机器学习、深度学习，以及人工智能安全和模型可解释性的理论和应用等方面开展了大量的研究。具体包括：
（1）主持国家自然科学基金地区项目，视频侦查中基于深度学习的人体行为识别技术研究，2019/01-2022/12
（2）主持中国—东盟信息港公司项目，建筑工程智慧安全生产监管系统技术研究，2021/03-2022/12
（3）主持广东企业自主命题研发项目，化验报告单文字识别模块，2022/08-2022/12
（4）主持广西中青年教师基础能力提升项目，复杂场景视频中人体动作的时空结构特征研究，2017/01-2019/12
（5）参与国家重点研发计划项目，警务大数据智能应用技术研究，2017/07-2020/06
（6）参与广西重点研发计划项目，面向涉密场所的视频人体行为分析系统研发及应用，2017/09-2020/08
（7）参与公安部技术研究计划项目，监控视频中人员行为及多模态特征识别与判定关键技术，2016/07-2018/12
（8）参与国家自然科学基金项目，基于GPU的并行不变特征图像匹配技术研究，2014/01-2017/12

[1]  发明专利：徐增敏，陈家昆，王会勇，蒙儒省. 一种基于对比学习的半监督人体行为识别方法，CN202210638655.6
[2]  发明专利：徐增敏，陈家昆，覃义，蒙儒省. 一种基于自适应相关性学习的半监督人体行为识别方法，CN202210652599.1
[3]  发明专利：徐增敏，陆光建，蒙儒省，丁勇. 一种基于通道特征聚合的行人重识别方法，CN202110524584.2
[4]  发明专利：徐增敏，赵汝文，陈凯，丁勇等. 一种面向轻量级神经网络的模型优化和压缩方法，CN202010637629.2
[5]  发明专利：徐增敏，李姣芬，李向利，丁勇等. 一种基于多任务学习模型的人体行为分类方法，CN202010293489.1
[6]  发明专利：徐增敏，李姣芬，李向利，丁勇等. 一种基于格拉斯曼流形分析的人体行为识别方法，CN202010293342.2（已授权）
[7]  发明专利：徐增敏，蒙儒省，罗劲锋，李翔宇等. 一种基于多目标跟踪的人体行为识别方法及系统，CN201910602596.5
[8]  发明专利：徐增敏，蒙儒省，罗劲锋，李翔宇等. 一种面向监控视频的多目标行为识别方法及系统，CN201910602588.0
[9]  发明专利：蒙儒省，徐增敏，滕盛弟，丁勇等. 一种面向多路视频的人体行为事件实时分析方法，CN201710851835.1
[10]发明专利：滕盛弟，徐增敏，蒙儒省，丁勇等. 一种基于时空显著性区域检测的人体行为分析方法，CN201710847985.5（已授权）
[11]发明专利：胡瑞敏，徐增敏，陈军，陈华锋等. 基于全局显著边缘区域的人体动作特征提取方法，CN201610075788.1（已授权）
[12]发明专利：徐增敏，蒋英春，段雪峰，关健. 基于手轮廓特征的手势识别控制方法和系统，CN201310123587.0（已授权）
[13]发明专利：胡瑞敏，陈军，陈华锋，李红阳，徐增敏等. 基于时间尺度不变性的视频中人体动作识别方法及系统，CN201710018095.3
[14]发明专利：胡瑞敏，陈军，陈华锋，李红阳，徐增敏等. 基于梯度边界图和多模卷积融合的动作识别方法及系统，CN201710018537.4（已授权）
[15]发明专利：胡瑞敏，李红阳，陈军，陈华锋，徐增敏等. 一种基于视频局部特征字典的人体动作分类方法，CN201610245003.0
[16]发明专利：胡瑞敏，陈华锋，陈军，李红阳，徐增敏等. 一种人体动作特征提取方法，CN201610036573.9
[17]实用新型专利：陆光建，徐增敏，李麒麟，言姜毅等. 一种行人重识别用视频采集装置，CN202023100215.0

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