李秀敏，重庆大学自动化学院副教授，香港理工大学博士。致力于从类脑计算的角度分析并解决目前计算机视觉存在的高功耗、大样本以及对抗干扰等问题，构建基于视觉皮层以及内嗅皮层认知功能的类脑计算模型，实现小样本、高鲁棒性、低功耗的图像识别、目标检测以及空间导航等应用。主持和作为关键核心骨干承担省部级及以上项目共10余项，包括科技部科技创新2030重大项目、国家自然科学基金项目等。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 等TOP期刊上发表高水平论文30余篇，其中SCI收录20余篇，他引400余次；授权国家发明专利多项；担任重庆市神经科学学会脑与智能专委会秘书长，中国自动化学会可信控制专业委员会委员，重庆大学唐立新奖教金获得者。