主要研究图像分析与处理，包括足迹图像、作物叶片图像等，研究方法包括传统机器学习、深度学习等。
张艳，工科博士，电路与系统专业，现就任于安徽大学电子信息学院。研究方向为图像和视频的智能分析与处理。主要采用深度学习、度量学习、图像处理、计算机视觉等方法研究生物图像及视频、农业图像及视频的智能分析和处理。治学态度严谨、发表《MSEC: Multi-Scale Erasure and Confusion for Fine-grained Image Classification》等数十篇EI、SCI学术论文，主持参与“基于小样本学习的足迹比对关键技术研究”“凯莱-克莱因度量学习理论与算法”等多项科研项目。2016年以来，相继获得“安徽省教坛新秀”、“全国高等学校电子类教学竞赛”全国一等奖和“安徽省青年教师教学竞赛”一等奖荣誉称号等多个奖项。
【发表论文】：
[1]张艳,高梓健等, 基于融合分布图网络的触觉压力足迹分类方法.华南理工大学学报(自然科学版),2022,50(01):91-100.(EI)
[2]Yan Zhang, Yongsheng Sun, Nian Wang*, MSEC: Multi-Scale Erasure and Confusion for fine-grained imageclassification, Neurocomputing, 2021,499:1-14.（SCI，JCR 二区）
[3]张艳,吴洛天等, 基于多模块关系网络的 2D 足迹分类,华南理工大学学报 (自然科学版),2021,49(6),66-75. (EI)
[4] Hu Gensheng; Wu Haoyu;Zhang Yan*;Wan Mingzhu ; A low shot learning method for tea leaf's disease identification, Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 163 (104852):1-6.（SCI，JCR 二区）
[5] 张艳; 王乔; 王年; 基于多模特征的足迹识别算法，华中科技大学学报（自然科学版）, 2019, 47（05）:73-78. (EI)
[1] 2018年7月第二届全国高等学校电子技术基础、电子线路课程青年教师授课竞赛决赛，全国一等奖;
[2] 2016年12月获“安徽省教坛新秀”荣誉称号;[3] 2017年7月获“安徽省第三届普通高校青年教师教学竞赛”，一等奖.
【科研项目】：
[1]茶叶病虫害生物防治智能监测关键技术研发及应用示范，安徽省中央引导地方科技发展专项，安徽省科技厅，主持；
[2] 基于小样本学习的足迹比对关键技术研究，安徽高校自然科学研究项目重点项目，安徽省教育厅，主持；
[3] 基于深度学习的语音识别技术研究，校企合作，安徽咪鼠科技有限公司，主持；
[4]基于凯莱-克莱因度量学习的茶叶病害分类方法研究，开放课题，农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心，主持；
[5] 基于足底压力感知的多模态串行足迹比对鉴定关键技术研究，国家重点研发计划课题，科技部，参与；
