一、导师基本情况
姓名：黄盈，模式识别与智能系统博士，副教授（硕士生导师）
指导专业：软件工程、管理科学与工程
二、研究领域
1. 研究方向一：计算机视觉基础表征框架
研究基于图像和视频的计算机视觉基础算法模型，设计开发复杂多源信息的结构化关系高效表征框架，融合前沿神经网络技术，提升模型识别精度并降低模型复杂度。
2. 研究方向二：大模型与复杂网络交叉
复杂网络具有多尺度建模的优势，通过图和超图网络刻画复杂对象，将其特征融入大模型的学习，以提升大模型的推理性能。
3. 研究方向三：智能人体运动健康管理与应用
围绕健身群体缺少科学指导支持的实际问题，研究高效智能运动指导关键技术，开发运动健康评估与反馈一体化服务平台，自动生成可量化的意见来引导健身和康复，给用户反馈“怎么练”和“为什么”两要素的数据。
三、主讲课程
1. 《机器学习》
2. 《虚拟现实原理与实践》
3. 《Python程序设计》
四、教育和工作经历
2019年11月--至今，杭州师范大学阿里巴巴商学院，讲师/副教授
2018年11月--2019年10月，北京Keep运动科技有限公司，算法工程师
2017年11月--2018年10月，英国诺桑比亚大学计算机与信息科学系，博士后
2012年9月—2017年3月，北京航空航天大学，模式识别与智能系统，博士
五、学术简介（限200字内）
黄盈，博士，副教授，硕士生导师。主要研究方向为计算机视觉、机器学习和智能优化，包括机器学习与大数据、计算机视觉与复杂系统交叉领域、人体姿态估计、人体表征建模、人体行为识别及在智能教育、生活、运动和健康等方面的应用。主持一项教育部人文社科青年基金，参与多个国家自然基金、国家重点研发计划（虚拟人运动建模与驱动方向）在内的纵横向课题，在专业领域发表SCI和EI收录期刊和会议论文10余篇。担任多个计算机方向期刊和会议的审稿人。担任中国图象图形学学会人机交互专业委员会委员。
六、主持教学科研项目（省部级以上）
1. 教育部人文社科青年基金，基于结构化建模的复杂体育运动图像智能评估研究（23YJCZH086），8万元，2023.10–2026.6。
七、代表性论著
详见个人学术链接：https://dblp.org/pid/62/2964-3.html
1. Ying Huang, Qiang Chen, Xiu-Xiu Zhan, Jianzhang Zhang, Chuang Liu. “LKConvPose: A Pose Estimation Model with Large Receptive Field”, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Hyderabad, India: 1-5, 2025.
2. Shanfeng Hu, Ying Huang. “TOPOMA: Time-Series Orthogonal Projection Operator with Moving Average for Interpretable and Training-Free Anomaly Detection”, Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), Taipei: 53-65, 2024.
3. Ying Huang, Shanfeng Hu. “MIMIC-Pose: Implicit Membership Discrimination of Body Joints for Human Pose Estimation”, IEEE 18th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG), Istanbul, Turkey: 1-5, 2024.
4. Ying Huang, Shanfeng Hu, Zi-Ke Zhang. “Structured Spatial Reasoning for Human Pose Estimation”, 33rd British Machine Vision Conference (BMVC), London, UK: 797, 2022.
5. Ying Huang, Hubert Shum, Edmond Ho, Nauman Aslam. “High-speed multi-person pose estimation with deep feature transfer”, Computer Vision and Image Understanding (CVIU), 197-198: 103010, 2020.