荣誉称号：中原科技创新领军人才、河南省科技创新杰出青年、河南省学术技术带头人、河南省高校科技创新团队带头人、河南省高校科技创新人才、河南省青年骨干教师、校首批青年拔尖人才，河南省文明教师，河南省优秀硕士论文指导老师

学习和研究工作经历：

1. 2019.8-2019.9 英国伦敦大学伯贝克学院，短期学术交流

2. 2018.12-2018.12 澳大利亚伍伦贡大学，通信与传感信号处理实验室，短期学术交流

3. 2017.1-2018.2 美国杜兰大学，生物统计和生物信息学系，国家留学基金委访问学者

4. 2016.12-2016.12 新加坡国立大学，雷达信息处理实验室，短期项目交流

5. 2014.8-2014.9，英国剑桥大学，医学图像处理中心，短期项目交流

6. 2008/9–2012/6，北京航空航天大学，计算机应用，博士，导师：王蕴红

7. 2001/9–2004/4，河海大学，通信与信息系统，硕士，导师：陈正鸣

8. 1997/9–2001/6，郑州大学，计算机应用，学士

研究方向：

1. 计算机视觉及人工智能

2. 图像处理与模式识别

主持或参与的学术科研项目：

1. 国家自然科学基金河南省联合基金，基于人类视觉分层感知的织物疵点检测算法研究， 58.2万元，主持，已结题

2. 国家自然科学青年基金项目，61202499，基于视觉显著内容的图像半脆弱自恢复水印算法研究，2013/01-2015/12，23万，主持，已结题

3. 中原科技创新领军人才，面向实际应用场景的织物疵点检测方法研究，2023.1-2024.12,100万，主持，在研

4. 河南省科技创新杰出青年项目，基于视觉感知显著性的织物疵点检测算法研究，30万元，主持，已结题

5. 河南省高校科技创新团队项目，纺织图像智能检测与分析，50万元，2021.1-2023.12，主持，在研

6. 河南省高校科技创新人才项目，基于人眼分层感知的织物疵点检测算法研究， 30万元，主持，已结题

7. 必威唯一官方网站交叉学科团队建设项目，纺织品表面图像智能检测与分析，150万元，主持，已结题

8. 国家自然科学基金面上基金，基于融合层次性及整体性视觉显著性模型织物疵点检测算法研究，72万元，排名第二，已结题

9. 国家自然科学基金面上基金，基于图像理解的织物缺陷智能检测识别方法研究，72万元，排名第二，已结题

10. 国家自然科学基金面上基金，基于深度学习视觉显著性的织物疵点检测算法研究，59.8万元，排名第二，在研

获奖情况：

[1] 基于人类视觉感知显著性的织物疵点检测关键技术及应用，河南省科技进步二等奖（主持）

[2] 基于数字水印的鲁棒图像认证及自恢复 河南省科技进步三等奖（主持）

[3] 基于机器视觉的高速实时表面缺陷检测系统 河南省科技进步三等奖（第3）

[4] 织物表面纹理异常性实时检测控制及应用 河南省科技进步三等奖（第4））

代表性论文:

[1] Li C, Li X, Wang X, et al. FG-AGR: Fine-Grained Associative Graph Representation for Facial Expression Recognition in the Wild[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023，在线发表，（中科院一区）

[2] Li C, Li H, Gao G, et al. An accelerating convolutional neural networks via a 2D entropy based-adaptive filter search method for image recognition，Applied Soft Computing, 2023，在线发表，（中科院二区）

[3]. Li C, Li H, Liao L, et al. Real-time seed sorting system via 2D information entropy‐based CNN pruning and TensorRt acceleration[J]. IET Image Processing, 2023，在线发表（CCF-C 期刊）

[4]   Li C, Zhang Y, Gao G, et al. Context-aware cross-level attention fusion network for infrared small target detection[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2022, 16(4): 046506, (SCI源期刊)

[5] Li C, Li H, Liu Z, et al. SeedSortNet: a rapid and highly effificient lightweight CNN based on visual attention for seed sorting[J]. PeerJ Computer Science, 2021, 7: e639. （SCI源期刊）

[6]   Li C, Jiang B, Liu Z, et al. Fabric defect detection based on deep-handcrafted feature and weighted low-rank matrix representation[J]. Journal of Engineered Fibers and Fabrics, 2021, 16: 15589250211008453. （SCI源期刊）

[7] Li C, Zhang Z, Wang Y, et al. Dither modulation of significant amplitude difference for wavelet based robust watermarking[J]. Neurocomputing, 2015, 166: 404-415. (IF=3.824, 他引次数27)

[8] Li C, Zhang A, Liu Z, et al. Semi-fragile self-recoverable watermarking algorithm based on wavelet group quantization and double authentication[J]. Multimedia tools and applications, 2015, 74(23): 10581-10604. (IF=2.101, 他引次数22)

[9] Li C, Yang R, Liu Z, et al. Semi-fragile self-recoverable watermarking scheme for face image protection [J]. Computers & Electrical Engineering, 2016, 54:484-493. (IF=2.337, 他引次数7)

[10] Li C, Gao G, Liu Z, et al. Fabric defect detection based on biological vision modeling[J]. IEEE Access, 2018, 6: 27659-27670. (IF=3.557, 他引次数13)

[11] Li C, Gao G, Liu Z, et al. Defect detection for patterned fabric images based on GHOG and low-rank decomposition[J]. IEEE Access, 2019, 7: 83962-83973. (IF=3.557, 他引次数7)

[12] LI, Chunlei, et al. A novel self-recovery fragile watermarking scheme based on dual-redundant-ring structure. Computers & Electrical Engineering, 2011, 37.6: 927-940. (IF=1.557, 他引次数43)

[13] LI, Chunlei, et al. Tamper detection and self-recovery of biometric images using salient region-based authentication watermarking scheme. Computer Standards & Interfaces, 2012, 34.4: 367-379. (IF=1.952, 他引次数36)

[14] LI, Chunlei, et al. Multi-block dependency based fragile watermarking scheme for fingerprint images protection. Multimedia tools and applications, 2013, 64.3: 757-776. (IF=2.101, 他引次数19)

[15] LI, Chunlei, et al. Fabric defect detection via learned dictionary-based visual saliency. International Journal of Clothing Science and Technology, 2016. (IF=0.457, 他引次数7)

[16] LI, Chunlei, et al. Robust low-rank decomposition of multi-channel feature matrices for fabric defect detection. Multimedia Tools and Applications, 2019, 78.6: 7321-7339. (IF=2.101, 他引次数5)

代表性著作和成果:

[1] 李春雷, 郭振铎, 杨瑞敏等. 电子应用系统设计，中国矿业大学出版社，2017

[2] 李春雷，王蕴红，马彬. 生物特征数字水印技术及应用, 中国科学出版社，2016.

[3] 李春雷，基于低秩分解的织物疵点检测方法研究，中国纺织出版社，2019

联系方式：

Email: lichunlei1979@zut.edu.cn