赵鹏阳
北京
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个人概述
清华大学电子工程系博士，研究方向为计算机视觉与生物识别；具备生成式图像复原、计算摄影、RAW
/ RGB
域画质优化与端侧算法落地经验。现任荣耀高级算法工程师，长期负责手机影像核心算法研发，覆盖算法设计、数据闭环、跨部门协同与量产交付。
教育经历
清华大学 - 博士 - 电子工程系
2017.09 - 2023.10
研究方向：计算机视觉、生物识别
吉林大学 - 学士 - 信息工程
2013.09 - 2017.06
工作经验
高级算法工程师 - 荣耀终端有限责任公司
2023.10 - 至今 （~2年零6个月）
负责手机影像相关算法预研与落地，重点方向包括文字场景图像复原、异构
CFA 复原算法、RAW 域联合去噪去马赛克（JDD）算法交付与多机型 / Sensor
的成像画质优化。
核心项目经历
基于生成式架构的文字场景图像复原系统
项目职责：针对手机端极端退化场景下的文字图像，主导从数据闭环和算法研发的全流程。
- 算法研发：负责从 RGB2RGB 到 RAW2RGB
维度的文字修复算法研发，探索从传统 Transformer 架构到 Diffusion
生成式架构的演进与落地。通过引入 Text Prior（Bbox & Glyphmap）
作为像素级强约束，有效优化了生成式模型在文字区域易产生笔画幻觉的问题。
- 多源异构数据工程：构建针对文字场景复原的自动化数据流水线，涵盖实采/渲染/生成/模拟数据，引入
VLM 评分机制实现高质量数据自动化筛选、清洗流水线。
下一代新型 CFA 原型验证与复原算法
项目职责：作为算法方向核心参与者，协同硬件部门完成新型异构 CFA 的算法仿真与效果验证。
- 推算不同 CFA 在通用场景上的表现，包括颜色、清晰度等，并评估、分析
ISP 管线中 AWB, CC, Demosaic, Denoise 顺序的潜在影响。
- 构建基于新型 CFA
的数据退化模型，生成不同光照条件、运动条件与通路条件的异构 CFA RAW
数据。
- 针对新型 CFA Pattern 设计、仿真 JDD 算法与 ISP
处理流程，避免在通路中丢失新型 CFA 的优势。
JDD 算法交付与维护
项目职责：负责自研深度学习 JDD 模型在多款量产机型上的适配与性能优化。
- 物理噪声建模：采用物理建模方案（Gaussian-Poisson），针对不同 Sensor
物理特性进行噪声标定，显著提升了模型在极暗光下的降噪鲁棒性。
- 画质问题优化：针对暗区涂抹、伪纹理、天空断层、偏色等常见画质问题，熟悉相关问题定位流程与优化方案。
- 端侧算法交付：参与端侧模型从数据退化、模型开发训练的全流程，参与多款终端机型
/ Sensor 的端侧算法交付。
专业技能
- 算法方向：计算机视觉、图像复原、生成式视觉算法、计算摄影、RAW
域画质优化、生物识别。
- 研发方法：使用 Hydra / OmegaConf
进行实验配置管理，结合可视化工具构建可追踪、可复现的算法研发流程。
- AI 提效/辅助开发：在实际业务中深度集成 Claude Code / Codex /
Antigravity 等 AI 工具，并能够基于 Agentic Tools 其设计思想合理设计
CLAUDE.md/AGENTS.md 进行项目管理与 Skills 提效。
- 英语能力:
通过大学英语四六级考试；具备良好的英语听说读写能力，能够快速浏览英文文献和书籍。
荣誉奖励
- 荣耀 2024 年度微光者、荣耀知识之星
- 国家奖学金、奇虎 360 奖学金、三星奖学金
- 校优秀学生干部、校优秀学生、校级国奖励学标兵
论文
发表与参与论文 7 篇，研究方向聚焦生物识别与图像复原。
- P. Zhao, S. Zhao, L. Chen, W. Yang, and Q. Liao,
"Exploiting Multi-perspective Driven Hierarchical Content-Aware Network
for Finger Vein Verification," IEEE Trans. Circuits Syst. Video
Technol., vol. 32, no. 11, pp. 7938-7950, Nov. 2022.
- P. Zhao, S. Zhao, J.-H. Xue, W. Yang, and Q. Liao,
"The Neglected Background Cues Can Facilitate Finger Vein Recognition,"
Pattern Recognit., vol. 136, Art. no. 109199, Nov. 2022.
- P. Zhao, Z. Chen, J. Feng et al., "Single-Sample
Finger Vein Recognition via Competitive and Progressive Sparse
Representation," IEEE Trans. Biometrics, Behavior, Identity
Sci., vol. 5, no. 2, pp. 209-220, Apr. 2023.
- Y. Song, P. Zhao, W. Yang, J. Zhou, and Q. Liao,
"EIFNet: An Explicit and Implicit Feature Fusion Network for Finger Vein
Verification," IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol.
33, no. 5, pp. 2520-2532, May 2023.
- Q. Bao, R. Zhu, B. Gang, P. Zhao, W. Yang, and M.
Qing, "Distilling Resolution-robust Identity Knowledge for
Texture-Enhanced Face Hallucination," in Proc. 30th ACM Int. Conf.
Multimedia, 2022.
- S. Zhao, J. Wen, L. Fei, B. Zhang, P. Zhao, and S.
Li, "Structure Suture Learning Based Robust Multi-View Palmprint
Recognition," IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., 2022.
- S. Zhao, J. Wu, B. Zhang, L. Fei, S. Li, and P.
Zhao, "Adaptive Graph Embedded Preserving Projection Learning
for Feature Extraction and Selection," IEEE Trans. Syst., Man,
Cybern., Syst., vol. 53, no. 2, pp. 1060-1073, Feb. 2023.