研究方向

计算机视觉 computer vision

图像处理   image processing

教育经历

2011.9－2015.12 武汉大学  遥感测绘信息工程国家重点实验室 通信与信息系统专业  工学博士

2008.9－2011.6  新疆大学 信息科学与工程学院 信号与信息处理专业  工学硕士

2003.9－2007.6  长江大学 电子信息学院  电子信息工程专业    工学学士

工作经历

2016.1-2018.4  中国地质大学（武汉）信息工程学院  博士后   合作导师：关庆锋教授

2018.5至今     中国地质大学（武汉）信息工程学院  副教授

科研项目

1. 中国博士后基金项目，2016M592409，“基于压缩感知的高光谱遥感影像检索方法研究”, 2016/01-2017/12，主持。

2. 国家自然科学基金青年项目，61701453，“面向无线传输的高效图像重建研究”, 2018/01-2020/12，主持。

3. 国家自然科学基金面上项目，41671408，“并行地理元胞自动机的计算强度时空变化模式及动态负载均衡方法研究”，2017/01-2020/12，参与。

4. 国家自然科学基金青年项目，41701410，“众源地图标注数据支持下的遥感影像建筑物提取”， 2018/01-2020/12，参与。

5. 国家自然科学基金面上项目，61572372，“星载环境下高光谱遥感图像感知压缩方法研究”，2016/1-2019/12，参与。

6. 中国博士后科学基金项目，20110491190，“基于车载视觉的行人跟踪和行人交通行为识别”，2011/3-2013/3，参与。

7. 湖北省自然科学基金项目，2012FFB04204， “基于稀疏理论的行人检测方法研究”，2012/1 -2014/1，参与。

8. 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，2042014kf0242,“基于稀疏性理论的肿瘤基因表达谱数据分析”，2014/1月-2015/12月，参与。

9. GF项目，SAST201425, “基于*****遥感影像感知压缩方法研究”,2014/7-2016/6，参与。

10. 国家自然科学基金面上项目，62477017，“信息化课堂中多模态学习数据的隐私保护关键技术及应用研究 ” 2025-2028，参与。

11. 横向一般项目，“智能龋齿检测服务软件研发”40万元，已完成。

期刊论文（一作和通讯作者）

1. Yao S , Pan K , Wang T ,et al.AAGNet: Attribute-Aware Graph-Based Network for Occluded Pedestrian Re-Identification[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics, 70[2025-02-07].DOI:10.1109/TCE.2024.3453890.

2. Nie T , Yao S , Wang D ,et al.MAPPNet: A Multi-Scale Attention Pyramid Pooling Network for Dental Calculus Segmentation[J].Applied Sciences (2076-3417), 2024, 14(16).DOI:10.3390/app14167273.

3. Nie T, Zhao Y, Yao S. ELA-Net: An Efficient Lightweight Attention Network for Skin Lesion Segmentation. Sensors. 2024; 24(13):4302. https://doi.org/10.3390/s24134302.

4. Nie T, Zhao Y, Yao S. Multi-path Segmentation Network Based on CNN and Transformer for Skin Lesion Image. In: Cho, M., Laptev, I., Tran, D., Yao, A., Zha, H. (eds) Computer Vision – ACCV 2024. ACCV 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15478. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-0963-5_23.

5. Pan K, Zhao Y, Wang T, Yao S. MSNet: a lightweight multi-scale deep learning network for pedestrian re-identification. SIViP 17, 3091–3098 (2023). https://doi.org/10.1007/s11760-023-02530-1.

6. Yao S, Zheng Z, Wang T. A patch-based composite denoising algorithm for wireless transmission[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2022, 58(6): 4880-4890.

7. Yao S, Hu C, Wang T, et al. Autoencoder-like semi-NMF multiple clustering[J]. Information Sciences, 2021, 572: 331-342.

8. Yao S, Huang P, Liu F, et al. Preparation of a polymer-modified folate-targeted magnetic nano-delivery system and its inhibitory effect on nasopharyngeal carcinoma[J]. Materials Express, 2020, 10(8): 1224-1229.

9. Yao S, Wang T, Guan Q, et al. Noisy image reconstruction based on low-rank in UAV wireless transmission[J]. Cluster Computing, 2019, 22: 10717-10728.

10. Yao S, Sangaiah A K, Zheng Z, et al. Sparsity estimation matching pursuit algorithm based on restricted isometry property for signal reconstruction[J]. Future generation computer systems, 2018, 88: 747-754.

11. Shihong Yao, Tao Wang, Y Chong, et al. Sparsity estimation based adaptive matching pursuit algorithm. Multimedia Tools & Applications, DOI: 10.1007/s11042-016-4295-0, 2017, pp.1-18. (SCI)

12. Shihong Yao, Tao Wang, Qingfeng Guan, et al. Noisy Image Reconstruction Based on Low-rank in UAV Wireless Transmission. Cluster Computing, DOI: 10.1007/s10586-017-1163-22015, 2017, pp.1-12. (SCI)

13. Shihong Yao, Zhigao Zheng, Tao Wang, et al. Sparsity estimation matching pursuit algorithm based on restricted isometry property for signal reconstruction. Future Generation Computer Systems, DOI:10.1016/j.future.2017.09.034, 2017, pp.1-8. (SCI)

14. Yao S, Zheng Z, Wang T, et al. An efficient joint compression and sparsity estimation matching pursuit algorithm for artificial intelligence application [J]. Future Generation Computer Systems, DOI:10.1016/j.future.2018.04.039, 2018, pp. 603-613.(SCI)

15. Yao S, Guan Q, Wang S, et al. Fast sparsity adaptive matching pursuit algorithm for large-scale image reconstruction [J]. Eurasip Journal on Wireless Communications & Networking, DOI: 10.1186/s13638-018-1085-6, 2018, pp.1-8. (SCI)

16. Shihong Yao, Shaoming Pan, Tao Wang, et al. A New Pedestrian Detection Method Based on Combined HOG and LSS Features. Neurocomputing, 2015, 151, pp: 1006-1014. (SCI)

17. Shihong Yao, Tao Wang, Weiming Shen, Shaoming Pan, Yanwen Chong. Feature Selection and Pedestrian Detection Based on Sparse Representation. Plos One, 2015, 10(8):e0134242, pp: 1-17. (SCI)

18. Shihong Yao, Tao Wang, Weiming Shen, Shaoming Pan, Yanwen Chong. Research of Incoherence Rotated Chaotic measurement matrix in compressed sensing. Multimedia Tools and Applications, 2015,76 (17) :1-19 .(SCI)

19. Shihong Yao, Tao Wang, Weiming Shen, Yanwen Chong. A Novel Combination Feature HOG-LSS for Pedestrian Detection. 9th International Conference on Intelligent Computing, ICIC 2013, Nanning, China, 2013, pp: 177-181. ( EI/ISTP)

20. Shihong Yao, Tao Wang, Weiming Shen, Yanwen Chong. The chaotic measurement matrix for compressed sensing. 2015 International Conference on Intelligent Computing, ICIC 2015, Fuzhou, China, 2015, pp:58-64.( EI/ISTP)

21. 姚世红，贾振红，覃锡忠等. 基于Fisher的加权马尔可夫的话务预测[J]. 通信技术, 2011, 44(1):90-92.

22. 姚世红，贾振红，覃锡忠等. 基于微正则算法和支持向量机的话务量预测[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(3):105-106.