研究方向：可信生物特征识别、深度学习、图像处理

研究领域：多模态生物特征识别、行人检测、行人重识别、动作识别

主持/研项目：

1. 国家自然科学基金重点项目，61532009、面向图像序列的深度学习理论与方法、2016/01-2020/12、344 万元、已结题、西华团队第一主研

2. 国家自然科学基金青年基金项目，61602390、基于生物特征质量的多模态稀疏表示自适应融合识别方法研究、2017/01-2019/12、20万元、已结题、主持

3. 四川省自然科学基金面上项目，23NSFSC2145、结合人体姿态的多维度多层级自适应深度识别技术研究、2023/01-2024/12、20万元、在研、主持

4. 四川省科技支撑计划重点研发项目，2017FZ0029、互联网+DIY生态智慧休闲农业研究与示范、2017/03-2018/12、30万元、已结题、主持

5. 四川省科技支撑计划苗子工程重点项目，2017RZ0009、结合视觉与激光雷达的车载铁道路况分析技术研究、2017/05-2019/05、10万元、已结题、主持

6. 智能警务四川省重点实验室开放课题，ZNJW2023KFQN004、基于深度学习的自适应行人重识别与行为分析技术研究、2023/01-2024/12、10万元、在研、主持

7. 教育部春晖计划项目，Z2015101，车载铁道障碍物检测关键视觉分析技术研究，2015-01至2016-12，4万元，已结题，主持

8. 四川省科技创新苗子工程培育项目，基于考生行为分析的智能考场监控系统研究与实现、2020/08-2021/08、2万元、已结题、学生主持

9. 横向课题，深度伪造影像鉴定及多模态识别抗哄骗技术研究，2022-01至2023-12，15万元，在研，主持

10. 横向课题，嫌疑人跨镜检索及图像分析技术研究，2019-01至2021-12，7万元，已结题，主持

系统开发：

1.校园行人跨镜追踪系统

      系统结合人脸和行人重识别进行行人跨镜追踪，主要涉及行人检测、行人重识别、行人跟踪、人脸检测、行人和人脸融合识别等技术。

2.智能视频监考辅助系统

      智能视频监考辅助系统以基于姿态序列的行为分析技术为基础，自动识别考生，检查考生是否按座次就坐，感知和记录考生作弊行为、异常动作和状态，并实时反馈给监考和管理人员。主要涉及脸耳多模态识别、考生人体检测、考生重识别、姿态估计、考生行为分析等技术。

3. 考生脸耳签到系统

      考生签到系统通过脸耳多模态融合识别，提供更准确可靠的考生身份验证。主要涉及脸耳协同检测、关键点定位、多模态自适应融合识别。

知识产权：

1. 发明专利“一种基于局部关键点的行人特征掩膜生成方法”，专利授权号：ZL202310876831.4

2. 发明专利“一种基于竞争与协作机制的高抗哄骗多模态身份验证方法”，专利授权号：ZL202010116561.3

3. 发明专利“一种采用竞争匹配的安全身份验证方法”，专利授权号：ZL202010116557.7

4. 发明专利“一种面向密集人群的深度行人检测方法”，专利授权号：ZL201811593445.5

5. 计算机软件著作权“校园智能跨镜追踪系统”，登记号：2022SR0447087

6. 计算机软件著作权“智能视频监考辅助系统”，登记号：2022SR0496764

7. 计算机软件著作权“互联网+DIY休闲智慧农业系统”，登记号：2019SR0018541

学术论文：

[1] Zengxi Huang, Yiguang Liu, Josef Kittler, Xiaoning Song, Zhenhua Feng, A Secure Multimodal Verification Framework to Protect Against Partial Spoofing Attacks, IEEE Transactions on Information Forensics & Security, 2023 (major revision, SCI 1区，顶刊)

[2]  Zengxi Huang, Yusong Qin, Xiaobing Lin*, Tianlin Liu, Zhenhua Feng, Yiguang Liu, Motion Driven Spatial And Temporal Adaptive High-Resolution Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, , April 2023, 33(4), pp. 1868-1883, doi: 10.1109/TCSVT.2022.3217763 (SCI 1区，顶刊)

[3]  Zengxi Huang, Yiguang Liu, Chunguang Li, Menglong Yang, Liping Chen, A robust face and ear based multimodal biometric system using sparse representation, Pattern Recognition, Aug. 2013, 46(8), pp. 2156-2168 (SCI 1区, 顶刊)

[4]  Zengxi Huang*, Jie Wang, Xiaoming Wang, Xiaoning Song, Mingjin Chen, A Study of Sparse Representation-based Classification for Biometric Verification based on Both Handcrafted and Deep Learning Features, Complex & Intelligent Systems, 2022, https://doi.org/10.1007/s40747-022-00868-6 (SCI 2区)

[5]  Zengxi Huang, Yiguang Liu, Xuwei Li, Jie Li. An adaptive bimodal recognition framework using sparse coding for face and ear, Pattern Recognition Letters, Feb. 2015, 53(1), pp. 69-76 (SCI 3区).

[6]  Yiguang Liu, Zengxi Huang and Liping Chen, Almost Periodic Solution of Impulsive Hopfield Neural Networks with Finite Distributed Delays, Neural Computing & Applications, 2012, 21(5), pp. 821-831 (SCI 3区).

[7]  Yichao Ma, Zengxi Huang*, Xiaoming Wang, Kai Huang. An Overview of Multimodal Biometrics Using the Face and Ear. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, Article ID 6802905, 2020 (SCI).

[8]  Xiaobing Lin, Jilin Li, Zengxi Huang*, Xiaoqing Tang. Pose-Guided Part-Based Adaptive Pyramid Features for Occluded Person Reidentification. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, Article ID 6694670, 2020 (SCI).

[9] Shuangli Du, Yiguang Liu, Zengxi Huang et al. Coarse-to-fine outlier correction with applications in structure from motion. Signal Processing: Image Communication, 2015, 37: 34-46(SCI).

[10] Zengxi Huang, Zhenhua Feng*, Fei Yan, Josef Kittler, Xiao-jun Wu. Robust pedestrian detection for semi-automatic construction of a crowded person re-identification dataset. 2018 Conference on Articulated Motion and Deformable Objects, Palma, Mallorca, Spain, July 12-13, pp. 63-72, 2018 (EI).

[11] Zengxi Huang*, Zhenhua Feng, Josef Kittler, Yiguang Liu. Improve the spoofing resistance of multimodal verification with representation-based measures. The First Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, Guangzhou, China, Nov 23-26, 2018 (EI: 20184806152488).

[12]  李一波, 黄增喜*, 张海军, 穆志纯. 一种基于改进GVF Snake的自动人耳检测方法. 模式识别与人工智能, 2010, 23(04): 552-559.

[13]  李剑峰, 黄增喜, 刘怡光. 基于光流场估计的自适应Mean-Shift目标跟踪算法, 光电子•激光, 2012, 23(10): 1996-2002.

[14]  李国林, 黄增喜, 刘怡光, 杨梦龙. 基于粒子滤波的机车信号灯跟踪方法. 四川大学学报自然版, 2013, 50(2): 281-287.

主要授课课程包括：移动Web前端开发、Java Web开发技术、Android应用开发、Java面向对象程序设计、C语言程序设计，等等。

2020年 司法部第三届“宋慈杯”优秀司法鉴定文书优秀奖  黄增喜、祝昌宇

2018年 AMDO国际会议最佳论文奖  黄增喜、冯振华、Josef Kittler（英国）、吴小俊（江南大学）

2015年 成都市科技进步三等奖  刘怡光、王晓峰、黄增喜

2013年 四川大学计算机学院“优博培养计划”

2010年 沈阳航空航天大学优秀硕士学位论文

四川西华交通司法鉴定中心声像资料司法鉴定人

成都市司法鉴定协会声像资料专委员会委员兼主任

四川省级检验检测机构资质认定评审员