▲ 深入理解机器学习，深度学习。丰富的目标检测和识别经验，熟悉调优过程
▲ 精通C/C++，matlab，熟悉python和linux
▲ 精通数据结构和算法，OpenCV，编程能力强
▲ 熟悉图像处理和caffe，包括denseNet、googLeNet、ResNet、fast(er) rcnn、SSD、PVANET等网络
▲ 扎实的英语和数学功底

机器人跟随算法：
        算法的目的是让机器人可以实现对用户的跟随功能。计算平台是NVIDIA公司的TX1，首先要检测到人，尝试过faster rcnn和SSD，发现速度仍不能满足要求。对SSD优化，精简了SSD的网络结构，将其单帧速度从380ms提升到90ms，经试验速度满足跟随要求，但检测/跟随距离只有2米多的范围。目前在尝试优化PVANET代替SSD。另外通过xtion深度相机获取跟随目标的实际位置，通过前景背景分离获取跟随对象的颜色直方图来分辨跟随目标。

基于深度相机的检测和跟踪算法：
        该算法的目的是让机器人检测到人，然后自主的跟随人前进、后退、转弯等。算法的平台是机器人上的工控板，采用的算法是HOG+SVM分别训练近处和远处的人腿实现检测，之后的跟踪算法实验过kcf，stc，但效果都不理想。最后采用了基于深度图的人腿分割实现跟踪，达到了良好效果。

人脸检测、人脸识别：
       人脸检测尝试过一些方法，最终使用阈值很低的PICO作为object proposals，在此基础上使用了一个5层的cnn做识别。分别测试过PICO的recall和5层cnn的准确率，都满足产品要求。最终算法达到了比较满意的效果。 ▲人脸识别使用了VGG face模型，没有使用人脸比对的方式，采用了对每个ID采集500张图片来训练softmax层，最后进行识别。测试了20多人，准确率是100%。之后的目标是找到最优学习率降低曲线，最小化训练时间。

2009.10 - 2016.04 北京华兴致远科技发展有限公司 （6年7个月）
高级算法工程师 | 10001-15000元/月
仪器仪表及工业自动化
铁路设备故障识别通用算法研究： 
      算法采用5层卷积神经网络，采用的优化手段有：学习率动量法且递减、minibatch递增、打乱样本次序、使用dropout和正则项防过拟合等。提出并实现了两种新的激活函数分别用于卷积层和全连接层，它们具有表达能力强、收敛性能好的特点，可以代替预训练和ReLU函数。使用SVHN库验证算法，准确率为95.3%，比使用ReLU高出1.2%。

铁路接触网安全检测算法：
      该算法要求能检测出接触网各个部件的拉伸、形变和角度，本人使用深度学习算法对一部分关键点进行训练，结合sobel边缘特征找出所要检测的数据，算法达到了比较满意的效果。2013年1月份在上海局的接触网安全检测厂家（国内）技术比武中拿到了第一名。 

负责行人检测项目设计与实现：
       该算法以HOG为特征，通过SVM分类器进行分类，最后达到了90%以上的准确率，1400*1000大小的图片耗时150ms。 ▲ 参与了挡件项目、HTC手机外壳检测项目、铁路接触网2C/4C定位项目、TFDS项目、车辆底板破损检测项目、调车项目等，均提出了建设性的意见并实现了算法，取得了好的效果。

2007.08 - 2009.10 聚景芯科技(北京)有限公司 （2年3个月）
算法工程师 | 6001-8000元/月
汽车/摩托车
车辆检测算法实现。在PC上实现了该算法，并且已经移植到了TI 6000系列DSP上。车辆提取的是Haar-like特征，使用了adaboost分类器。目前对中距离小轿车的检测正确率在95%以上。 

车辆压线自动报警算法。该项目也是基于智能交通项目，目的是使车辆在压线后能够主动报告给车主。该项目已经完成，对马路线的识别率在90%以上(受到马路线清晰度影响)。并且已经移植到了DSP上，能够实时运行。

2004.09 - 2007.07 重庆大学 其他 硕士
1998.09 - 2002.07 重庆大学 其他 本科