李允怡，男，中共党员；工学博士（后），副教授，硕士生导师，入选了校级高层次人才计划（湘江学者-G6）。

2020年12月毕业于南京邮电大学，获工学博士学位。2021年3月加入湖南科技大学计算机科学与工程学院从事科研和教学工作，并于2022年12月进入南京邮电大学“信息与通信工程”流动站开展博士后研究工作（导师：肖甫）；2024年12月晋升副教授。

目前的研究兴趣主要包括信号与图像处理、机器学习、计算机视觉以及物联网智能感知与计算等；目前以第一作者/通讯作者身份发表SCI/EI论文10余篇；主持在研国家自然科学基金-青年科学基金项目1项、湖南省自然科学基金-青年基金项目1项；担任多个国际期刊的审稿人。

2015年09月——2020年12月：南京邮电大学，硕博连读；

2022年12月——今：南京邮电大学，博士后（导师：肖甫）；

2024年12月——今：湖南科技大学（计算机科学与工程学院），副教授；

2021年03月——2024年12月：湖南科技大学（计算机科学与工程学院），讲师；

承担本科生《数字图像处理》、《大数据技术与应用》和《计算机图形图像处理技术》等课程。

1. 国家自然科学基金项目（青年）：面向高效图像重建的互补先验建模与优化方法研究，62302163，2024.01-2026.12，主持

2. 湖南省自然科学基金项目（青年）：基于互补去噪先验的压缩感知方法及高保真快速磁共振成像应用研究，2023JJ40296，2023.01-2025.12，主持

3. 湖南省教育厅科学研究项目（青年）：基于可学习成像机制的高光谱图像恢复方法研究，21B0466，2022.01-2024.12，主持

4. 湖南科技大学科学研究基金：非高斯噪声下图像复原方法研究，E52172，2021.01-2024.12，主持

[1]Y. Li, Y. Yang, L. Xiao, S. Wang, L. Q. Gui, F. Xiao*, “Cross-Domain mmWave Gesture Recognition via Parameter-Free Attention under Human Activity Interference,” IEEE Transactions on Mobile Computing, 2025. (TMC、中科院1区、计算机网络领域TOP、CCF A).

[2]Y. Li, H. Wu, Z. Li, W. Dai, C Ye, “Flex-DD: Deep Denoising Model with Flexible Prior for Sparse-View CT Reconstruction,” Measurement, 2025. (MEAS, 中科院2区)

[3] Y. Li, H. Wu, X. Jiang, X. Ding, “NG-RED: Nonconvex group-matrix residual denoising learning for image restoration,”Expert Systems with Applications, 2024, 125876. (ESWA、中科院1区、CCF-C).

[4] Y. Li, F. Xiao*, W. Liang, and L. Q. Gui, “Multiply Complementary Priors for Image Compressive Sensing Reconstruction in Impulsive Noise,”ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, 20(6), 1-22，2024.  (TOMM、多媒体领域旗舰期刊、CCF-B).

[5] Y. Li, L. Gao, S. Hu, G. Gui, and C. Y. Chen, “Nonlocal low-rank plus deep denoising prior for robust image compressed sensing reconstruction,” Expert Systems with Applications, vol. 228, no. May, p. 120456, 2023. (ESWA、中科院1区、CCF-C).

[6] Y. Li, Y. Jiang, H. Zhang, J. Liu, X. Ding, and G. Gui, “Nonconvex L1/2-regularized nonlocal self-similarity denoiser for compressive sensing based CT reconstruction,” Journal of the Franklin Institute, vol. 360, no. 6, pp. 4172–4195, 2023. (JFI，中科院2区).

[7] Y. Li, G. Gui, and X. Cheng, “From group sparse coding to rank minimization: A novel denoising model for low-level image restoration,” Signal Processing, vol. 176, p. 107655, 2020. (SP、中科院2区、信号处理领域权威期刊，CCF-C).

[8] Y. Li, J. Liu, C. Chen, G. Gui, T. Ohtsuki, H. Sari. "Joint Weighted and Truncated Nuclear Norm Minimization for Matrix Completion-Assisted mmWave MIMO Channel Estimation." 2022 IEEE 95th Vehicular Technology Conference:(VTC2022-Spring). IEEE, 2022. (VTC，EI、旗舰会议).

近年已在本领域国际学术期刊和旗舰会议上发表论文10余篇；申请了发明专利5项。

本小组以科学研究和学术创新为主要导向，力争做出高水平科研成果、发表高水平（CCF A/IEEE Trans/ACM Trans/中科院一区）学术论文。团队配有多张4090显卡，搭建了高精度mmWave无线数据采集系统等硬件设备；现指导研究生9名，指导研究生发表了CCF A类/IEEE Trans/中科院一区等期刊论文。

n   欢迎有志于从事物联网无线感知识别与计算等人工智能领域科学研究的同学报考！尤其欢迎有读博愿望的同学加入本小组，研究生期间将提供精细化的学术指导。希望新加入的同学：

---- 积极主动、热情开朗、有自驱力、有毅力；

---- 数学基础扎实、具有扎实的编程能力（MATLAB/C/C++/Python等），良好的英文阅读、写作与沟通能力；

---- 有长远理想、目标，有志于推动团队、社区、领域发展。

n   研究生招生专业：

计算机科学与技术（学硕）P

软件工程（学硕）P

电子信息（专硕）P

n   团队科研三观：

----认知观: 认识自我，认识科研，深度思考，不断成长。

----方法观: Plan-Do-Check-Action (计划-执行-复盘-提升)，反复训练。

----心态观: 热情与冷静并存，乐观与笃行交融，始终保持内心的坚定与安宁。

欢迎具有计算机、通信工程、电子信息，应用数学和人工智能等相关专业背景的同学与我通过邮件联系，请将你的简历、成绩单、教育背景或者其他能够展示个人能力的材料发送至我的邮箱yunyili@hnust.edu.cn

[P1] 李允怡，戴伟浩，等. 发明专利：一种基于互补先验和隐式神经表示的稀疏CT 重建方法.申请号：202411586179.3, 申请日期：2024.11

[P2] 李允怡，杨洋，等. 发明专利：一种基于自注意机制的毫米波雷达跨域手势识别方法.申请号：202411586179.3, 申请日期：2024.12

[P3] 李允怡，肖炼，等. 发明专利：一种基于双向跨模态注意机制的人体活动识别方法.申请号：2025103084929, 申请日期：2024.12

[P4] 李允怡，武慧娟，等. 发明专利：一种基于双频细化扩散先验的无监督稀疏CT图像重建方法.申请号：202510574488.7, 申请日期：2025.5

研究方向：深度学习、信号处理、机器学习等方法在图像复原与重建、计算机视觉以及物联网智能感知计算中的应用。

（a）智能图像感知：利用先进的信号处理、机器学习和人工智能技术，解决实际场景中图像和视频等媒体内容的复原和重建问题。

（b）智能无线感知：利用各类无线信号（毫米波、RFID、WiFi、声波等）及智能算法，对用户个体以及物理世界进行精确探测、高效识别与深度理解，实现定位、追踪、交互、健康监测、行为分析、环境感知等。

（c）多模态融合感知：整合多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频、无线信号等。通过融合不同模态信息，弥补单一模态的局限性，以获取更全面、准确的信息。