鄭鋒，國自然優秀青年基金獲得者，南方科技大學副教授（研究員）。于英國謝菲爾德大學獲得博士學位，研究興趣包括機器學習、計算機視覺與跨媒體計算。曾在騰訊優圖實驗室任高級研究員，在美國匹茲堡大學和德克薩斯大學阿靈頓分校任博后研究員，在中國科學院深圳先進技術研究院任研究助理及助理研究員。在學術研究方面，目前在國際頂級雜志和會議上包括IEEE TPAMI/TIP/TNNLS, AAAI, NeuIPS, CVPR, ICCV發表85篇學術論文, 其中，高被引論文2篇；CCF推薦A類論文45篇。同時，是IET Image Processing雜志副編輯，是ACM MM 2020/2021領域主席，在多個國際頂級人工智能會議包括CVPR, AAAI, IJCAI, NeuIPS, ICML, ICLR, KDD, ICCV擔任委員會成員和是多個主流雜志包括IEEE TNNLS/TMM/TCSVT, PR, IS等的審稿人。在系統開發方面，獲得了人機交互相關技術的5個授權專利。其研究的人機交互技術曾被多家主流媒體報道過，并實現了向包括華為和創維等企業的技術轉化。主持相關科研項目7項，包括國家自然科學基金面上項目1項、優青1項，中科院國家空間中心外協項目1項，聯想研究院合作項目1項，騰訊數平合作項目1項和GF科技創新特區項目2項。
研究領域
跨媒體智能，計算機視覺，機器學習，人機交互
工作經歷
2021年11月 - 現在，南方科技大學，中國深圳，副教授
2018年11月 - 2021年10月，南方科技大學，中國深圳，助理教授
2018年08月 - 2018年10月，騰訊優圖實驗室，中國上海，高級研究員
2017年08月 - 2018年07月，匹茲堡大學，美國匹茲堡，博后研究員
2016年12月 - 2017年08月，德克薩斯大學阿靈頓分校，美國德克薩斯，博后研究員
2011年11月 - 2012年09月，中國科學院深圳技術研究院，中國深圳，助理研究員
2009年07月 - 2011年10月，中國科學院深圳技術研究院，中國深圳，研究助理
學術成果
在學術研究方面，目前在國際頂級雜志和會議上包括IEEE TPAMI/TIP/TNNLS, AAAI, NeuIPS, CVPR, ICCV發表85篇學術論文, 其中，高被引論文2篇；CCF推薦A類論文45篇。提出的Pyramid再識別算法收錄于計算機視覺公開庫OpenCV中。在系統開發方面，獲得了人機交互相關技術的5個授權專利。其研究的人機交互技術曾被多家主流媒體報道過，并實現了向包括華為和創維等企業的技術轉化。
學術服務
雜志副主編：
IET Image Processing, 2019.8 -
領域主席
ACM MM 2020
本地主席
ICME 2021 (CCF B)
IJCB 2021 (CCF B)
會議程序委員會：
Program Committee 2020: ICLR, AAAI, CVPR, ICML, IJCAI, KDD, UAI
Program Committee 2019: ICLR, AAAI, ICML, IJCAI, NIPS, UAI.
Program Committee 2018: AAAI, IJCAI, NIPS.
Program Committee 2017: IJCAI.
雜志審稿：
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
IEEE Transactions on Cybernetics
IEEE Transactions on Multimedia
Pattern Recognition
IEEE Access
Neurocomputing
Information Sciences
IET Computer Vision
IET Image Processing
教學
C/C++程序設計
本課程是計算機科學與技術專業一門專業基礎課程。其中C是一種面向問題的通用程序設計語言，具有語言簡潔、類型豐富、結構完整、表達力強、直接操作內存單元、適用于模塊化結構等特點。C語言既具有高級語言的優點，又具有低級語言的許多特點。其中C++是面對對象開發方法，從C語言擴展而來。吸收了軟件工程領域有益的概念和有效方法，它把數據和對數據的操作封裝起來，集抽象性、封裝性、繼承性與多態性于一體，可以幫助人們開發出模塊化、數據抽象程度高的、信息隱蔽好的、可復用、易修改、易擴充等特性的程序。該課程包括兩個部分，第一部分為C++中一般性設計原理，是C的部分；第二部分為面向對象部分。通過該課程的學習，學生可以為數據結構，算法設計與分析等課程打下堅實的基礎。
CS308: 計算機視覺
本課程首先介紹計算機視覺，包括視覺技術發展歷程，圖像形成原理，圖像處理以及特征檢測和匹配。在此基礎上，我們將學習面向應用的高級視覺技術，包括用于場景理解的語義分割，用于運動估計的基于視頻的對象跟蹤，基于圖像的人體姿勢估計，以及用于跨相機對象再識別的圖像匹配技術。本課程的重點是在學習與理解算法與數學基礎上，然后了解項目中理論與實踐的區別，進而全面掌握計算機視覺技術理論與應用技巧。
