姓名：汪家明

出生年月：1994年9月

学历（学位）：研究生（博士）

毕业院校：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

主要研究方向：遥感影像处理、计算机视觉、深度学习等

研究生招收专业：模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术

联系方式：wjmecho@wit.edu.cn

简介：2022年12月毕业于武汉大学摄影测量与遥感计专业，获博士学位，主要研究方向为遥感影像处理及深度学习等。在研究生学习期间，参加国家自然科学基金和军民融合项目等项目，获得2022年地理信息科技进步奖特等奖。近年来，共发表论文20余篇（1篇入选ESI高被引论文），其中第一作者或通讯作者在InformationSciences、IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing和Neural Networks等高水平期刊上发表SCI论文8篇（中科院一区5篇），授权发明专利2项（包括1项美国专利）。目前担任IEEETIP / IEEE TGRS / IEEE TMM / Neurocomputing / ICIP等国际杂志和会议审稿人。  

承担的主要项目：

1.威尼斯7798cc智能机器人湖北省重点实验室开放基金，K202034，基于高效深度学习网络的遥感图像超分辨率重建，2022/01-2022/12，在研，参与

代表性科研论文：

[1] WangJ, Shao Z, Huang X, et al. Deep locallylinear embedding network[J]. Information Sciences, 2022, 614: 416-431.(SCI，IF=8.233，中科院一区)  

[2] WangJ, Shao Z, Huang X, et al. Pan-Sharpeningvia Deep Locally Linear Embedding Residual Network[J]. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-13.(SCI，IF=8.125，中科院一区)  

[3] Wang J, Shao Z, Huang X, etal. From artifact removal to super-resolution[J]. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-15. (SCI，IF=8.125，中科院一区)

[4] WangJ, Shao Z, Huang X, et al. Enhanced imageprior for unsupervised remoting sensing super-resolution[J]. Neural Networks,2021, 143: 400-412. (SCI，IF=9.657，中科院一区)  

[5] WangJ, Shao Z, Huang X, et al.ADual-Path Fusion Network for Pan-Sharpening.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-14.(SCI，IF=8.125，中科院一区)  

[6] Wang J, Shao Z, Huang X, etal. A Deep Unfolding Method forSatellite Super Resolution. IEEE Transactions on Computational Imaging, 2022. (SCI，IF=4.708，中科院二区)

[7] Wang J,Shao Z, Huang X, et al. Spatial–temporal pooling for action recognition invideos[J]. Neurocomputing, 2021, 451: 265-278.(SCI，IF=5.779，中科院二区)

[8] Shao Z, WangJ, Lu T, et al. Internal and external spatial–temporal constraints forperson reidentification[J]. Journal of Visual Communication and ImageRepresentation, 2021, 80: 103302. (SCI，IF=2.887，中科院三区)

[9] ShaoZ, ChengG, Ma J, Wang Z, Wang J and Li D. Real-time and accurate UAV pedestriandetection for social distancing monitoring in COVID-19 pandemic[J]. IEEEtransactions on multimedia, 2021, 24: 2069-2083. (SCI，IF=8.182，中科院一区，ESI高被引论文)

[10] Wang J,Shao Z, Huang X, et al.Unsupervised Remoting Sensing Super-Resolution ViaMigration Image Prior, in Proceedings of International Conference on Multimedia& Expo, 2021.(CCF推荐B类国际会议)

[11] Wang J,Shao Z, Huang X, et al.Pan-sharpening via high-pass modification convolution neural network, inProceedings of IEEE International Conference on Image Processing, 2021.(CCF推荐C类国际会议)

[12] ChengG,Shao Z, Wang J, et al. Dual-Branch Multi-Level Feature AggregationNetwork for Pansharpening[J]. IEEE/CAA Journal of AutomaticaSinica, 2022,9(11): 2023-2026. (SCI，IF=7.847，中科院一区)

[13] Wang Z,Shao Z, Huang X, Wang J, and Lu T. SSCAN: A Spatial–Spectral CrossAttention Network for Hyperspectral Image Denoising[J]. IEEE Geoscience andRemote Sensing Letters, 2022, 19: 1-5. (SCI，IF=5.343，中科院二区)

发明专利：

1.基于残差注意机制时空联合模型的行人重识别方法及装置，邵振峰，汪家明；CN201911417821.4，2022-05-13, 中国.

2. PedestrianRe-Identification Method Based on Spatiotemporal Joint Model of ResidualAttention Mechanism and Device，ZhenfengShao，Jiaming Wang；US11468697B2，2022-10-11, 美国.