裴二成

个人简介

裴二成，男，副教授/硕士生导师，2020年毕业于西北工业大学计算机学院，获得计算机科学与技术工学博士学位，2021年至今在西安邮电大学计算机学院任教。现任中国人工智能学会情感智能专委会委员，中国人工智能学会高级会员。相关论文成果20余篇，发表在《IEEE Transactions on Multimedia》《IEEE Transactions on Affective Computing》《Information Fusion》《Expert Systems With Applications》《Knowledge-Based Systems》《ACM Multimedia》《ICCV》等国际期刊和会议上，其中SCI检索10余篇。

欢迎对机器学习、深度学习、计算机视觉、情感计算等方向感兴趣，学习态度端正、认真、勤奋的同学报考。

研究方向

情感计算、面部情感分析、机器学习、深度学习。

教学方向

《机器学习与模式识别》、《计算机组成原理》

教学奖励

1、裴二成（指导老师），2026年，中国大学生计算机设计大赛国家三等奖

2、裴二成（指导老师），2026年，中国大学生计算机设计大赛西北赛区一等奖（两项）

3、裴二成（指导老师），2025年，中国研究生数学建模竞赛国家三等奖

4、裴二成（指导老师），2025年，中国大学生计算机设计大赛西北赛区二等奖

5、裴二成（指导老师），2024年，中国研究生数学建模竞赛国家三等奖

科研奖励

1、 2026年，陕西省科学技术进步奖三等奖，陕西省人民政府

2、 2017年，国家留学基金委博士联合培养奖学金，CSC

3、 2016年，AVEC2016抑郁症检测竞赛冠军，ACM MM

4、 2015年，AVEC2015连续情感识别竞赛冠军，ACM MM

5、 2015年，ACII最佳论文提名，IEEE ACII

科研项目

1、 裴二成，主持，2023-2025，三维人脸先验与数据联合驱动的自然场景下面部情感分析研究，国家自然科学基金青年项目

2、 裴二成，主持，2022-2023，基于视觉连续情感分析的公共交通工具驾驶员实时情绪行为检测，陕西省自然科学基础研究计划

3、 裴二成，参与，2024-2027，异构多模态信息融合的青少年抑郁症识别与跟踪研究，国家自然科学基金面上项目

4、 裴二成，参与，2017-2019，面向心理障碍评估的自动情感与行为分析，陕西省国际科技合作项目

5、 裴二成，参与，2013-2016，真实自发情感的听视觉多模态实时心理学连续维度分析，国家自然科学基金面上项目

发表论文

1、裴二成（第一作者），Multi-Modal Prompt Learning for Facial Expression Recognition: Leveraging Emojis and Large Language Models，Information Fusion（中科院分区一区），2025

2、裴二成（第一作者），Classifier ensemble based source-free domain adaptation for time series classification，Knowledge-Based Systems（中科院分区一区），2025

3、裴二成（第一作者），An ensemble learning-enhanced multitask learning method for continuous affect recognition from facial images，Expert Systems with Applications（中科院分区一区），2024

4、裴二成（第一作者），A Bayesian Filtering Framework for Continuous Affect Recognition from Facial Images， IEEE Transactions on Multimedia（中科院分区一区），2023

5、裴二成（第一作者），Monocular 3D facial expression features for continuous affect recognition，IEEE Transactions on Multimedia（中科院分区一区），2021

会议与工作论文

1、裴二成（四作），A Hidden Stumbling Block in Generalized Category Discovery: Distracted Attention，ICCV，2025.10

2、裴二成（三作），Neural architecture search under black-box objectives with deep reinforcement learning and increasingly-sparse rewards，IEEE ICAIIC，2020.2

3、裴二成（四作），Multimodal Measurement of Depression Using Deep Learning Models，ACM MM，2017.10

4、裴二成（一作），Deep Neural Network and Switching Kalman Filter Based Continuous Affect Recognition，IEEE ICME，2016.7

5、裴二成（一作），Multimodal Dimensional Affect Recognition Using Deep Bidirectional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks，IEEE ACII，2015.9

联系方式

邮箱：ercheng.pei@xupt.edu.cn

个人主页：peiercheng.github.io