个人简介

郭锴凌，华南理工大学预聘助理教授、博士生导师，华南理工大学-悉尼科技大学联合培养博士，主要研究内容包括低秩与稀疏学习、深度学习优化与模型压缩、多模态人体数据处理，近5年主持国家自然科学青年基金、广东省自然科学基金项目、中国博士后基金各1项，承担广州市重点领域研发计划课题，在领域顶级期刊及会议等发表论文20多篇，获得授权国家发明专利4项。

教育背景

2011.09—2017.06，华南理工大学，信息与通信工程 (直博)，导师 徐向民

2015.01 —2017.01，悉尼科技大学，联合培养，导师 陶大程

2007.09 — 2011.06，华南理工大学，信息工程(本科)

工作经历

2020.09 — 至今，华南理工大学，预聘助理教授

2017.12– 2020.09，华南理工大学，II类博士后(合作导师 陈俊龙)

承担项目

国家自然科学基金青年基金，基于张量结构的深度卷积神经网络轻量化模型设计，2019.01-2021.12（主持）

中国博士后科学基金面上项目一等资助，低秩结构性质在深度学习模型优化中的应用，2018.05-2020.06（主持）

广东省自然科学基金，低秩与稀疏性质在深度学习中的应用，2018.05-2021.04（主持）

广州市重点领域研发计划，超高清与5G融合应用关键技术研究与验证，2021.04-2024.03（子课题负责人）

标志性成果

1. Kailing Guo, Liu Liu, Xiangmin Xu, Dong Xu, and Dacheng Tao, “GoDec+: Fast and Robust Low-rank Matrix Decomposition Based on Maximum Correntropy”, IEEE Transactions on Neural Network and Learning Systems, 2018 (TNNLS，JCR一区，影响因子11.683). 

2. Kaiing Guo, Xiangmin Xu, and Dacheng Tao, “Discriminative GoDec+ for Classification”, IEEE Transactions on Signal Processing , 2017(TSP，JCR一区，影响因子4.203). 

3. Zhenquan Lin, Kailing Guo, Xiaofen Xing, Xiangmin Xu, “Weight Evolution: Improving Deep Neural Networks Training through Evolving Inferior Weight Values”, ACM International Conference on Multimedia, 2021（领域顶会）

4. Bolun cai, Xiangmin Xu, Kailing Guo, Kui Jia, Bin Hu, Dacheng Tao, A Joint Intrinsic-Extrinsic Prior Model for Retinex, IEEE International Conference on Computer Vision, 2017（领域顶会）

5. Yucheng Cai, Zhuowen Yin, Kailing Guo, Xiangmin Xu, “Pruning the Unimportant or Redundant Filters? Synergy Makes Better”, IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2021（领域重要会议）

1. 郭锴凌、周欣欣、徐向民，一种联合量化与剪枝搜索的模型压缩方法及其系统，ZL202110620864.3

2. 徐向民、郭锴凌、施仁立、唐永毅，基于稀疏编码慢特征函数的行为识别方法， ZL20141 0259135.X

3. 徐向民、张南海、郭锴凌、钟岳宏、陈永彬，一种利用运动模糊信息的物体跟踪方法，ZL201410280387.0

4. 徐向民、郭锴凌、苗捷，场景感知方法， ZL201110039695.0