硕导、广东工业大学”青年百人（A类）“特聘副教授。2012年本科毕业于华南理工大学自动化科学与工程学院自动化专业，2017年博士毕业于华南理工大学自动化学院控制理论与控制工程专业。香港中文大学机械与自动化工程学系访问学者。以第一作者发表十余篇高水平SCI论文，获得国家自然科学青年基金、省自然科学基金面上项目、广州市科技计划等多个项目经费资助，受理专利十余项。

本课题组以动态模式识别与人工智能算法为核心，涵盖步态识别，人脸识别，语音识别，自然语言处理，心电信号处理等应用，具体涉及深度神经网络、智能数据处理、图像/时序/生物医学信号处理等领域的研究。

                                                          代表性项目：

[P1] 基于步态动力学与多源信息融合的人体步态识别研究.

[P2] 口罩遮挡下的人脸识别研究.

[P3] 电子病历文本分析与智能诊断研究.

[P4] 基于心电动力学特征的心肌缺血早期检测研究,

                                                          代表性专利：

[Z1] 一种基于非线性动力学指标的速度无关的步态识别方法, 发明专利，授权号 ZL201811037563.2，2020.07. 

[Z2] 一种基于区域熵特征的步态识别方法, 发明专利，公开号 201811487250.7，2018.11. 

[Z3]  一种基于超限学习机的步态识别方法, 发明专利，公开号 201811592241.4， 2018.11. 

[Z4] 一种基于人体步态识别的监控装置, 实用新型专利，申请号202120001035.2，2021.01. 

[Z5] 一种步态识别安检门结构, 实用新型专利，申请号 202120001047.5，2021.01. 

[Z6] 一种基于人体步态识别的门禁装置, 实用新型专利，申请号 202120001046.0，2021.01. 

[Z7] 一种用于步态识别的测量装置, 实用新型专利，申请号 202120001051.1，2021.01. 

[Z8] 一 种 足 迹 步 态 采 集 装 置 , 实 用 新 型 专 利 ， 申 请 号 202120001039.0，2021.01. 

[Z9] 用于帕金森步态风险评估的非线性步态动力学判别方法，发明专利，公开号 201910362778.X，2019.4. 

[Z10] 一种心电动力学数据量化分析方法, 发明专利, 授权号 ZL201710587538.0，2017.7.

                                                       代表性论文成果：

[P1] Muqing Deng, Cong Wang. Human gait recognition based on deterministic learning and data stream of Microsoft Kinect. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019, 29(12): 3636-3645.

[P2] Muqing Deng, Cong Wang, Fengjiang Cheng, Wei Zeng. Fusion of spatial-temporal and kinematic features for gait recognition with deterministic learning, Pattern Recognition, 2017, 67: 186-200.

[P3] Muqing Deng, Cong Wang, Tongjia Zheng. Individual identification using a gait dynamics graph. Pattern Recognition, 2018, 83: 287-298. 

[P4] Muqing Deng, Tingchang Fan, Jiuwen Cao, Siu-Ying Fung, Jing Zhang. Human gait 

recognition based on deterministic learning and knowledge fusion through multiple walking views. Journal of the Franklin Institute, 2020, 357(4): 2471-2491.

[P5] Muqing Deng, Cong Wang, Qingfeng Chen. Human gait recognition based on deterministic learning through multiple views fusion, Pattern Recognition Letter, 2016, 78: 56-63.

                                                       代表性软件著作权：

[R1] 周期性步态特征提取及识别系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书, 2019.7. 

[R2] 步态不对称量化与分类系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书, 2019.7.

[R3] 基于动态学习框架的步态识别系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书, 2021.2. 

[R4] 基于深度迁移学习机制的人体步态特征融合及识别系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书，2020.5. 

[R5] 步态图像处理与识别系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书, 2020.5. 

[R6] 多视角步态能量特征提取与识别系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书, 2019.7. 

[R7] 足底压力信号的三维相空间重构分析系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书 , 2020.5. 

[R8] 步态障碍的非线性动力学指标量化评估分析系统 V1.0，计算机软件著作权登记证书, 2019.9. 

[R9] 心电向量图非线性动力学特征分析系统 V1.0, 计算机软件著作权登记证书, 2019.1. 

[R10] 心电向量图非线性动力学特征分析系统 V2.0, 计算机软件著作权登记证书, 2019.7.