个人简介：

伍永，男，1993年2月生，安徽安庆人，博士、讲师、硕士生导师。2023年7月获同济大学计算机科学与技术专业博士学位，同年9月进入安徽师范大学计算机与信息学院工作。主要从事计算机视觉、深度学习、目标重识别等领域研究，在CCF-A 类计算机视觉领域国际顶级会议(CVPR)及IEEE Transactions 系列《IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science》、《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》、《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》、《IEEE Transactions on Artificial Intelligence》等学术期刊上发表论文8篇。谷歌学术被引次数已达242次。智能计算国际会议（International Conference on Intelligent Computing，CCF C类）程序委员会成员（PC Member）。第48届瑞士日内瓦国际发明展银奖获得者；申请并授权国际发明专利2项；申请中国发明专利7项，已授权5项。

代表性论文：

[1] Yong Wu, Guo-Dui He, Li-Hua Wen, Xiao Qin, Chang-An Yuan, De-Shuang Huang. Discriminative Local Representation Learning for Cross-Modality Visible-Thermal Person Re-Identification, IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science, 2023, 5(1): 1-14.

[2] Yong Wu, Kun Zhang, Di Wu, Chao Wang, Chang-An Yuan, De-Shuang Huang. Person Reidentification by Multiscale Feature Representation Learning with Random Batch Feature Mask, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2021,13(4): 865-874.

[3] Hong-Chao Li, Jing-Gong Chen, Ai-Hua Zheng, Yong Wu*, Yong-Long Luo. Day-Night Cross-domain Vehicle Re-identification. 2024 The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2024，通讯作者).

[4] Di Wu, Chao Wang, Yong Wu, Qi-Cong Wang, De-Shuang Huang. Attention Deep Model with Multi-Scale Deep Supervision for Person Re-Identification, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2021, 5(1): 70-78.

[5] Zhi-Peng Li, Hai-Long Su, Yong Wu, Qin-Hu Zhang, Chang-An Yuan, De-Shuang Huang. Hierarchical Multi-view Top-k Pooling with Deep Q-networks, IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2023, 1-13.

专利与获奖：

[1] Road Intelligent Construction, Management, Maintenance and Transportation Key Technology Innovations and Applications. 【第48届瑞士日内瓦国际发明展银奖】

[2] Cross-Modality Person Re-identification Method Based on Local Information Learning. 2023. 美国1741007. 【国际发明专利授权】

[3] Person Re-identification by Multi-scale Representation Learning and Random Feature Mask. 2021. 日本特许第6830707号. 【国际发明专利授权】

[4] 一种基于局部信息学习的跨模态行人再识别方法，CN112434796A, CN202011426416.1. 【中国发明专利授权】

[5] 一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法, CN111259850A, CN202010076639.3. 【中国发明专利授权】

[6] 一种基于空间序列特征学习的行人重识别系统及方法，CN113239784B，202110509285.1. 【中国发明专利授权】

[7] 一种融合多尺度GAN和标签学习的行人重识别系统及方法，CN113239782B，202110509019.9. 【中国发明专利授权】

[8] 一种基于MLP-Mixer的跨模态行人重识别方法，CN115050044B，202210349736.4.

【中国发明专利授权】

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