吳庚申 博士
助理教授 碩導
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電話: (853)85902289
辦公地址: 澳門城市大學(氹仔)大豐樓T406室
學歷
英國蘭卡斯特大學 計算機科學 博士
現任
澳門城市大學數據科學學院 助理教授
任教科目
BIT002 設計計算工作室
BIT009 資訊系統設計與管理
研究方向
多媒體檢索，機器學習應用，計算機視覺
研究及出版
• Liu, Y., Zhou, L., Wu, G., Xu, S., Han, J., 2023. TCGNet: type-correlation guidance for salient object detection. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
• Wu, H., Wu, G.∗, Hu, J., Xu, S., Zhang, S., Liu, Y., 2023. CityUPlaces: a new dataset for efficient vision-based recognition. Journal of Real-Time Image Processing.
• Kong, Y., Zhang, K., Zhang, L., Wu, G., 2023. Deep Facial Attribute Analysis. Frontiers in Neuroscience, 17, p.1280831.
• Wu, G., Lin, Z., Ding, Ni, Q. and Han, J. ”On Aggregation of Unsupervised Deep Binary Descriptor with Weak Bits.”IEEE Transactions on Image Processing, 2020.
• Wu, G., Han, J., Guo, Y., Liu, L., Ding, G., Ni, Q. and Shao, L., 2019. Unsupervised Deep Video Hashing via Balanced Code for Large-Scale Video Retrieval. IEEE Transactions on Image Processing, 28(4), pp.1993- 2007.
• Wu, G., Han, J., Lin, Z., Ding, G., Zhang, B. and Ni, Q., 2018. Joint Image-Text Hashing for Fast Large-Scale Cross-Media Retrieval Using Self-Supervised Deep Learning. IEEE Transactions on Industrial Electronics.
• Wu, G., Lin, Z., Han, J., Liu, L., Ding, G., Zhang, B. and Shen, J., 2018. Unsupervised Deep Hashing via Binary Latent Factor Models for Largescale Cross-modal Retrieval. IJCAI (pp. 2854-2860).
• Wu, G., Liu, L., Guo, Y., Ding, G., Han, J., Shen, J. and Shao, L., 2017, August. Unsupervised deep video hashing with balanced rotation. IJCAI.
• Qi, Y., Gu, J., Zhang, Y., Wu, G., and Wang, F. ”Supervised Deep Semantics-Preserving Hashing for RealTime Pulmonary Nodule Image Retrieval.”in Journal of Real-Time Image Processing, 2020.
• Zhang, S., Wu. G., Gu. J. and Han, J. ”Pruning Filter with Attention Mechanism for Deep Networks Compression on Remote Sensing Image.”in Electronics, 2020.
科研項目經歷
1.澳門科學技術發展基金（FDCT）項目：基於深度哈希技術的跨模態快速圖文檢索（項目編號：0004/2023/ITP1），主持，2023/11-2025/08
2.國家自然基金委（NSFC）面上項目：基於稀疏表示和視覺注意機制的多傳感器圖像/視頻融合（項目編號：61773301），參與，2018/01-2021/12
3.國家自然基金委員會（NSFC）與英國皇家協會（RS）合作項目：應用於大規模數據的RGB-D跨視角對象識別（NSFC：6151101259，RS：IE150997），參與，2016/04-2018/03
