研究方向
图像与视频处理、机器学习、情感计算、智慧教育
个人简介
郑鲲，北京工业大学信息科学技术学院副教授，硕士研究生导师。中国电子学会电子测量与仪器分会高级会员，国际期刊JAI编委。曾入选北京市人才强教中青年骨干教师培养计划，多次被评为北京工业大学优秀教师，获得多项教学成果奖。主要研究方向为图像与视频处理、机器学习、情感计算、智慧教育。先后主持多项省部级以上课题。以第一作者或通信作者在人工智能领域发表多篇论文，以第一发明人获得多项国家发明专利。以第一作者在科学出版社和清华大学出版社出版专著多部。
课程教学
本科生教学：网络通信与安全、计算机网络、工程实践训练
研究生教学：网络与通信安全
科研项目
2016年主持北京市社科基金项目“典型复杂工程问题在信息类专业创新性实践环节中的应用研究”（项目编号16JYC016，已结题）
2017年主持教育部人文社科一般项目“基于复杂工程问题的迁移学习在创新性实践教学中的应用研究”（项目编号17YJC880137，已结题）
2018年主持北京市教育科学“十三五”规划重点课题“基于复杂任务驱动与学习数据分析的创新实践研究”（项目编号CADA18069，已结题）
2021年主持北京市教委社科重点项目“在线教学中的学习状态智能感知与形成性评价研究”（项目编号20JYB020，在研）
2022年主持教育部人文社科一般项目“基于细粒度柔性情感计算的学习状态智能感知模型研究” （项目编号22YJA880091，在研）
荣誉和获奖
2007年北京市属市管高校中青年骨干教师
2010年北京工业大学优秀教育教学成果二等奖
2012年北京工业大学优秀教育教学成果二等奖
2012年微软创新杯优胜奖指导
2014年通州区教学案例一等奖
2015年通州区教育教学成果一等奖
2015年北京工业大学优秀党务工作者
2015年北京工业大学本科特优论文指导
2016年北京工业大学优秀教师
2016年北京市计算机应用大赛三等奖指导
2017年北京工业大学立德树人优秀班主任
2017年北京工业大学本科优秀毕业论文指导
2018年北京工业大学本科特优论文指导
2019年北京工业大学优秀教育教学成果二等奖
2020年北京工业大学本科优秀毕业论文指导
2022年北京工业大学优秀硕士学位论文指导证书
2022年北京工业大学立德树人优秀班主任
代表性研究成果
（1）情境设计与评价方面，在已承担并完成的项目中提出并实践了“两条主线法”和探索建立基于复杂工程的课场情境设计的方法和思路，设计并完成了创新型实践环节自评量表。
（2）图像识别与数据增强方面，提出了一种车辆目标合成生成对抗网络的学习方法。该方法可以快速生成高质量的标注车辆数据样本，可以合成具有不同细节和变化的车辆及其背景图像，显著提高了检测器的泛化能力。
（3）视线追踪与感兴趣区域检测方面，提出了一种基于单目及双目摄像头的视觉屏幕落点算法。可在自然光条件下实现瞳孔的精确定位以及测量瞳孔大小的变化。方法适合已在实践教学中推广使用。提出了一种驾驶过程中的动态感兴趣区域检测方法，应用于智能交通领域并获得专利。
（4）非接触式生理信号检测方面，已初步实现了基于rPPG的心率、血压和血氧、瞳孔变化等生理数据的采集以及表情分析、视觉的屏幕定位等功能。目前基于视频的心率检测精度在环境理想及目标静止情况下可达到0.4bpm, 已达到接触式专业心率测量设备的指标要求。经过已完成的研究工作的验证，可为研究基于视频的多维情感数据提供技术支持和保障。
（5）情感识别与状态检测方面，构建了基于图形神经网络和“空域+谱域”联合特征的宏表情与微表情联合检测框架。提出了一种卷积神经网络结合注意机制识别面部表情的方法。自建基于强度的人脸13种表情数据集。提出了一种基于视频多模态数据融合的可信情感识别方法。成果可为情感认知的研究提供方法和工具支持。提出了一种融合表情、心率变异性以及脑电信息的创新行为特征的量化方法、装置和电子设备。
（6）非线性信号数据分析方面，提出了一种基于深度校正的非接触式心率检测方法，尤其在戴口罩状态等面部信息缺失情况下能有效检测心率。提出了一种基于宽度学习与慢特征的异常状态检测方法。
（7）视频信息安全方面，提出了一种在不显著降低视频质量的情况下屏蔽人脸视频中生理信息的方法。提出了一种基于改进GAN人脸的图像扰动算法方法。提出了一种基于纹理的掩模攻击方法对抗活体检测。可为研究视频信息保护提供支持。
主要论文论著
[1] Zheng Kun,et al. Using Vehicle Synthesis Generative Adversarial Networks to Improve Vehicle Detection in Remote Sensing Images[J].ISPRS INTERNATIONAL JOURNAL OF GEO-INFORMATION.2019,8(9):390. (SCI,中科院3区)
[2] Zhang Junjie, Sun Guangmin, Zheng Kun*, Mazhar Sarah. Pupil Detection Based on Oblique Projection Using a Binocular Camera[J]. IEEE ACCESS. 2020,8: 105754-105765. (SCI,中科院3区)
[3] Zheng Kun, et al. A broad network of subject integration: Based on slowness feature enhancement[J]. BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL. 2021.72:103343. (SCI,中科院2区)
[4] Zheng Kun,et al. Non-Contact Heart Rate Detection When Face Information Is Missing during Online Learning[J]. SENSORS. 2021.20(24): 7021. (SCI,中科院2区)
[5] Zheng Kun,et al. Recognition of Teachers' Facial Expression Intensity Based on Convolutional Neural Network and Attention Mechanism[J]. IEEE ACCESS.2021.8: 226437-226444. (SCI&SSCI,中科院3区)
[6] Sun Guangmin, Zhang Junjie, Zheng Kun*,et al. Eye Tracking and ROI Detection within a Computer Screen Using a Monocular Camera[J]. JOURNAL OF WEB ENGINEERING.2021.17:1117-1145. (SCI,中科院4区)
[7] Zheng Kun, et al. Heart rate prediction from facial video with masks using eye location and corrected by convolutional neural networks[J]. BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL.2022.75:103609.(SCI,中科院2区)
[8] Zheng Kun, et al. Shielding facial physiological information in video[J]. MATHEMATICAL BIOSCIENCES AND ENGINEERING, 2022.19(5): 5153- 5168. (SCI,中科院4区)
[9] Li Yu, Yuan Zifeng, Zheng Kun*, et al. A novel detail weighted histogram equalization method for brightness preserving image enhancement based on partial statistic and global mapping model[J].IET IMAGE PROCESSING. 2022,16:3325-3341. (SCI,中科院4区，CCF-3)
[10] Zhang Junjie, Sun Guangmin,Zheng Kun*,et al. SSGNN: A Macro and Microfacial Expression Recognition Graph Neural Network Combining Spatial and Spectral Domain Features[J]. IEEE TRANSACTIONS ON HUMAN-MACHINE SYSTEMS. 2022. 57: 747-760. (SCI,中科院3区，CCF-2)
[11] Chang Peng, Wang Kai, Zheng Kun,et al. Monitoring of wastewater treatment process based on multi-stage variational autoencoder[J]. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS.2022,207: 117919. (SCI,中科院1区)
[12] Zheng Kun, et al. Hand-over-face occlusion and distance adaptive heart rate detection based on imaging photoplethysmography and pixel distance in online learning[J]. BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL. 2023. 85:104898. (SCI,中科院2区)
[13] Zheng Kun, et al. Fall detection based on dynamic key points incorporating preposed attention[J]. MATHEMATICAL BIOSCIENCES AND ENGINEERING. 2023. (SCI,中科院4区)
[14] 郑鲲,等.基于复杂工程的信息类专业创新实践研究[J].高等工程教育研究,2018(03):153-157.（北大核心、CSSCI）
[15] 郑鲲,等.基于复杂工程的创新实践情境设计与评价[J].高等工程教育研究,2019(03):170-174.（北大核心、CSSCI）
[16] 张俊杰,孙光民,郑鲲*.视线跟踪及其在智能教育中的应用研究综述[J].计算机应用,2020,40(11):3346-3356. （北大核心、CCF-B）
[17] 郑鲲,等.iPPG技术及生理参数检测的教育应用综述[J].计算机工程与应用,2021,57(05):25-35. （北大核心、CCF-B）
[18] 张俊杰,孙光民,郑鲲*,等.自然光普通摄像头的眼部分割及特征点定位数据集ESLD[J].中国图象图形学报,2022,27(08):2329-2343. （北大核心、CCF-B）
[19] 郑鲲,等,通信网络安全原理与实践[M]，北京：清华大学出版社.2014.(高校计算机实验与实践系列示范教材)
[20] 郑鲲,等.即时网络通信-基于道路信息与状态分析的辅助系统[M]，北京：科学出版社.2019.
[21] 郑鲲,等.一种驾驶行为综合评价系统与方法[P]. 北京市：CN103871242B,2015-09-09.
[22] 郑鲲,等.驾驶过程感兴趣区域检测方法及装置[P]. 北京市：CN109101908A,2018-12-28.
[23] 郑鲲,等.创新行为特征的量化方法、装置和电子设备[P]. 北京市：CN110765987B,2022-05-17.
