张志忠

• 2014.9-2020.6 中国科学院自动化研究所 博士 模式识别与智能系统
• 2010.9-2014.6 东北大学 学士 信息与计算科学
  

主要研究方向为机器学习与计算机视觉。围绕全天候的视觉感知，针对行人重识别、小样本图像分类、3D点云分割等视觉应用，从事跨模态/传感器视觉研究。研究成果在计算机视觉等领域国际顶级学术会议期刊（IEEE TIP、CVPR、AAAI、IJCAI）发表论文十余篇，以第一作者或者通讯作者发表发表CCF A类论文 7篇，先后承担了国家自然科学青年基金，上海市人工智能重大专项课题以及中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金研究课题。担任计算机视觉顶级会议ICCV、CVPR、IJCAI、TIP、CIKM审稿人。详见实验室主页：dmcv-ecnu.github.io

1、行人重识别相关理论与应用研究

2、跨模态/跨域的域迁移算法研究

3、人工智能社会影响分析

• 计算机视觉

• 统计机器学习算法导论

[1] Z. Zhang* et al. Learning to align via Wasserstein for person re-identification[J]. IEEE Transactions on Image Processing.  2020

[2] Z. Zhang* et al. Tensor multi-task learning for person re-identification[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2020.

[3] Z. Zhang* et al. Effective image retrieval via multilinear muliti-index fusion[J]. IEEE Transactions on Multimedia,, 2019. 

[4] X. Liu, Z. Zhang* et al. Learn from Concepts: Towards the Purified Memory for Few-shot Learning. IJCAI 2021.

[5] W. Yuan, Z. Zhang# et al. Task-level Self-supervision for Cross-domain Few-shot Learning. AAAI 2022.

[6] X. Tian, Z. Zhang# et al. Farewell to Mutual Information: Variational Distillation for Cross-Modal Person Re-Identification. CVPR 2021 Oral