个人信息：姚凤芹，女，博士，山东菏泽人，郑州大学计算机与人工智能学院初聘副教授。主要研究方向计算机视觉、无人机遥感图像处理、低空智能、目标检测和图像分割等，在国内外学术期刊和会议上发表论文十几篇，担任多个期刊和会议的审稿人。

教育经历：

2021年8月-2025年10月，中国海洋大学，智能信息与通信系统，博士

2023年12月-2024年12月，新西兰奥克兰大学，计算机科学，访学

2019年9月-2021年7月，中国海洋大学，计算机应用技术，硕士

2015年9月-2019年6月，山东财经大学，数字媒体技术，学士

科研成果：

[1] Yao, F., Tang, F., Wang, X., Wang, Y., Wang, S., Zhong, G., & Zhang, J. (2024). DewaterGAN: A physics-guided unsupervised image water removal for UAV in coastal zone. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 62, 1-15. (SCI一区，TOP期刊）

[2] Yao, F., Wang, S., Ding, L., Zhong, G., Bullock, L. B., Xu, Z., & Dong, J. (2023). Lightweight network learning with zero-shot neural architecture search for UAV images. Knowledge-Based Systems, 260, 110142. (SCI一区, TOP期刊)

[3] Yao, F., Wang, S., Li, R., Chen, L., Gao, F., & Dong, J. (2022). An accurate box localization method based on rotated-RPN with weighted edge attention for bin picking. Neurocomputing, 482, 264-277. Neurocomputing, 2022, 482: 264-277. (SCI二区)

[4] Yao, F., Wang, S., Ding, L., Zhong, G., Li, S., & Xu, Z. (2024). Attention-guided multi-scale fusion network for similar objects semantic segmentation. Cognitive Computation, 16(1), 366-376.（SCI三区）

[5] Song, M., Yao, F., Zhong, G., Ji, Z., & Zhang, X. (2024). Matching multi-scale feature sets in vision transformer for few-shot classification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 34(12), 12638-12651. (SCI一区，TOP期刊)

[6] Wang, X., Guo, T., Yao, F., Guo, Q., Wang, S., Cai, Q., ... & Zhong, G. (2026). Beyond Semantics: Multiscale Interaction Network for Referring Camouflaged Object Detection. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. (SCI一区，TOP期刊)

[7] Chen, L., Wang, X., Yao, F., Song, M., Zhang, J., & Wang, S. (2025). An Edge-Guided SAM for effective complex object segmentation. Expert Systems with Applications, 271, 126560. (SCI一区，TOP期刊)

[8] Li, Q., Yao, F., Wang, X., & Wang, S. (2023, October). Camouflaged Object Detection via Global-Edge Context and Mixed-Scale Refinement. In Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV) (pp. 256-268). Singapore: Springer Nature Singapore. (CCF C类)

学生培养：

课题组依托国家超级计算郑州中心，算力资源和科研经费充足，能够指导和支持学生开展高水平的研究。

欢迎对人工智能、计算机视觉、无人机遥感图像处理、目标检测和图像分割等领域感兴趣的学生通过邮箱与我联系。

联系方式：

fengqinyao@zzu.edu.cn