姓名：邵远杰
职称：讲师
个人简介
2010年毕业于中国地质大学（武汉）通信工程专业，获工学学士学位，2013年毕业于中国地质大学（武汉）信息与通信工程专业，获工学硕士学位，2018年毕业于华中科技大学控制科学与工程专业，获工学博士学位，2018年11月至2022年2月为华中科技大学人工智能与自动化学院博士后。现为华中科技大学电子信息与通信学院讲师，从事计算机视觉和模式识别等方面的研究工作。
作为项目负责人主持了国家自然科学基金青年项目和GF科技重点实验室基金各1项，作为项目参与人先后参与了国家自然科学基金重点、联合基金、面上项目、高分辨率对地观测系统重大专项等项目的研究，获得省部级一等奖1项，在国内外学术刊物及国际学术会议发表相关研究论文20余篇，其中以第一作者或通讯作者身份在中科院1区或CCF A类会议上发表论文共6篇，申请美国专利2项，已授权1项，申请中国发明专利8项，已授权8项。
学习经历
2006—2010年，中国地质大学（武汉），通信工程专业，获学士学位；
2010—2013年，中国地质大学（武汉），信息与通信工程专业，获硕士学位；
2014—2018年，华中科技大学，控制科学与工程专业，获博士学位。
主要研究方向
计算机视觉、机器学习、 小样本学习
代表性成果及获奖情况
主要论文
[1] Yuanjie
Shao, Wenxiao Wu, Xinge You, Changxin Gao, Nong Sang*, Improving the
Generalization of MAML in Few-shot Classification via Bi-level Constraint. IEEE
Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2022
[2] Xiang Wang, Shiwei Zhang, Zhiwu Qing, Yuanjie Shao*, Changxin Gao, Nong Sang, Self-Supervised Learning
for Semi-Supervised Temporal Action Proposal, 2021 IEEE Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021.
[3]Yuanjie Shao,
Lerenhan Li, Wenqi Ren, Changxin Gao, Nong Sang, Domain Adaptation for Image
Dehazing, 2020 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(CVPR), 2020, Seattle, USA, 2020.
[4]Yuanjie Shao, Nong
Sang, Chgangxin Gao, Li Ma, Spatial
and Class Structure Regularized Sparse Representation Graph for Semi-Supervised
Hyperspectral Image Classification, Pattern Recognition, 2018, 81: 81-94
[5]Yuanjie Shao, Nong
Sang, Changxin Gao, Li Ma, Probabilistic class structure regularized sparse
representation graph for semi-supervised hyperspectral image classification, Pattern
Recognition, 2017, 63: 102-114
[6]Juncai Peng, Yuanjie Shao*, Nong
Sang, Changxin Gao, Joint Image Deblurring and Matching with Feature-based
Sparse Representation Prior, Pattern Recognition, 103:107300
(2020).
[7]Yuanjie Shao, Nong Sang, Juncai Peng, Changxin Gao, Joint Image Deblurring and
Matching with Blurred Invariant-Based Sparse Representation Prior, Complexity,
2019 (2019).
[8]Yuanjie Shao, Nong
Sang, Chgangxin Gao, Representation Space-Based Discriminative Graph
Construction for Semisupervised Hyperspectral Image Classification, IEEE
Signal Processing Letters, 2018, 25(1): 35-39
[9]Yuanjie Shao, Nong
Sang, Yacheng Li, Wenhao Li, Changxin Gao, Joint Image Restoration and Matching
Method Based on Distance-Weighted Sparse Representation prior. Pattern
Recognition Letter, 135:160-166 (2020)
[10]Yuanjie Shao, Changxin Gao, Nong Sang, “A Discriminant Sparse
Representation Graph-Based Semi-Supervised Learning for Hyperspectral Image
Classification”，Multimedia Tools and
Application, 2017,
76(8): 10959-10971
[11]Yuanjie Shao, Nong Sang, Changxin Gao
and Wei Lin, Joint Image Restoration and Matching Based on Distanced-Weighted
Sparse Representation, ICPR 2018
[12]Yuanjie Shao, Changxin Gao, Nong Sang, “A Discriminant Sparse Representation
Graph-Based Semi-Supervised Learning for Hyperspectral Image Classification”，The 1st CCF Chinese Conference on Computer Vision, CCCV2015
专利
1、桑农，邵远杰，高常鑫，一种基于域自适应的图像去雾方法及系统，发明专利，专利号：ZL202010367514.6，已授权
2、桑农，邵远杰，高常鑫，皮智雄，韩楚楚，林伟，都文鹏，一种基于稀疏表达图的高光谱图像半监督分类方法，发明专利，专利号：ZL201810028376.1，已授权
3、桑农，韩楚楚，邵远杰，郑若辰，高常鑫，一种基于行人重识别驱动定位调整的行人搜索方法，发明专利，专利号：ZL201910998178.2，已授权
4、桑农，韩楚楚，邵远杰，郑若辰，高常鑫，一种目标重识别神经网络及其构建方法和应用，发明专利，专利号：ZL201910925813.4，已授权
5、桑农，李文豪，高常鑫，邵远杰，彭军才，基于层级稀疏表示的图像复原与匹配一体化方法及系统，发明专利，专利号：ZL201910355004.4，已授权
6、桑农，彭军才，邵远杰，高常鑫，李文豪，一种基于线性特征的联合图像复原和匹配方法及系统，发明专利，专利号：ZL201910023228.5，已授权
7、桑农，李亚成，林伟，邵远杰，高常鑫，李乐仁瀚，基于距离加权稀疏表达先验的图像复原与匹配一体化方法，发明专利，专利号：ZL201810217553.0，已授权
8、桑农，张士伟，高常鑫，李乐仁瀚，邵远杰，王金等，一种基于中层特征的行为识别方法与系统，发明专利，专利号：ZL201710416188.1，已授权
9、桑农，李乐仁瀚，颜露新，高常鑫，邵远杰，彭军才，张士伟，王金，METHOD AND SYSTEM FOR ESTIMATION BLUR
KERNEL SIZE，申请号：15709454，专利申请日：2017年9月19日（美国专利）
10、李乐仁瀚，桑农，高常鑫，颜露新，王金，张士伟，邵远杰，彭军才，METHOD AND SYSTEM FOR CORRECTING
AERO-OPTICAL THERMAL RADIATION NOISE，申请号：15126271，专利号：US9904987 B2，专利申请日：2016年9月14日，授权日：2018年2月27日（美国专利）
科研项目
(1) 国家自然科学基金青年项目，“基于深度自编码器构图的高光谱图像半监督分类方法研究” (项目编号：61901184)，2020.1-2022.12，项目负责人。
(2) 国家自然科学基金联合基金项目，“复杂视频监控场景中人群异常行为分析”，(项目编号：U22B2053)，2023.1-2026.12，项目参与人。
(3) 国家自然科学基金重点项目，“高速飞行器光学成像末制导目标实时识别方法与关键技术” (项目编号：61433007)，2015.1-2019.12，项目参与人。
(4)国家自然科学基金面上项目，“面向视频行人重识别的特征表达与度量学习方法研究” (项目编号：61876210)，2019.1-2022.12，项目参与人。
获奖
1.2019年湖北省科技进步一等奖