姓 名 赵佳琦 性 别 男
出生年月 1988年5月 籍贯 徐州市铜山区
民 族 汉族 政治面貌 中共党员
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 副教授 导师类别 硕导
行政职务 无 Email jiaqizhao@cumt.edu.cn
工作单位 中国矿业大学 邮政编码 221116
通讯地址 江苏省徐州市中国矿业大学南湖校区计算机学院
单位电话
个人主页 http://www.scholat.com/zhaojiaqi


个人简介
赵佳琦，男，西安电子科技大学与荷兰莱顿大学联合培养博士，博士后，副教授，硕士生导师。入选江苏省“双创计划” 科技副总。
主要从事深度学习、多目标优化、计算机视觉、人工智能等方面研究。分别于2010.7在西安电子科技大学获得智能科学与技术工学学士学位，2017.6在西安电子科技大学获得电路与系统工学博士学位。2013.5-2014.5年在荷兰莱顿大学计算机学院进行博士联合培养。出版专著1部，在国际重要学术期刊发表SCI学术论文20余篇，申请发明专利10余项，授权软件著作权3项。
主持国家自然科学青年基金1项、江苏省自然科学青年基金1项，中国博士后面上项目1项、中央高校基本科研业务费1项，中国矿业大学引进人才项目1项。参与国家自然科学基金面上项目4项。
担任本科生《计算思维与人工智能基础》、《C++程序设计》、《数据挖掘基础》等课程教学任务。主持校教学改革项目1项，获本科校级优秀毕业设计（论文）指导教师，指导2项国家级、1项省级和多项校级大学生创新训练计划项目。
赵佳琦IEEE会员，中国计算机学会会员、中国图形图像学会、江苏省人工智能学会会员。担任IEEE TIP, IEEE TMM, IEEE TGRS, IEEE TEC, IEEE TNNLS, Neurocomputing等国际期刊审稿人。
欢迎具有较强动手能力（理工科相关专业），对计算机视觉、深度学习、人工智能感兴趣的同学与我联系。
联系方式：
Email: jiaqizhao@cumt.edu.cn
电话/微信：**

社会、学会及学术兼职
担任IEEE TIP, IEEE TMM, IEEE TGRS, IEEE TEC, IEEE TNNLS, Neurocomputing等国际期刊审稿人。

研究领域
主要从事深度学习、多目标优化、计算机视觉、人工智能等方面研究。

科研项目
1. 国家自然科学基金青年项目：基于对抗多目标学习的行人重识别方法研究，2019.1-2021.12，项目号：**，经费：23.0万
2. 中国博士后科学基金面上项目：基于多目标变分推理的行人重识别方法研究，2018.11-2019.6，项目号：2018M642359，经费：5万
3.江苏省自然科学基金青年基金项目：基于样本生成与多目标对抗学习的行人重识别方法研究，项目号：BK**，经费：20万

发表论文
[1]Xuning Liu, Yong Zhou, Jiaqi Zhao*, Rui Yao, Bing Liu, Ding Ma, Yi Zheng. Multiobjective ResNet pruning by means of EMOAs for remote sensing scene classification. Neurocomputing, Volume 381, 14 March 2020, Pages 298-305
[2]Zhou Yong, Liu Xuning, Zhao Jiaqi*, Ma Ding, Yao Rui, Liu Bing, Zheng Yi. Remote sensing scene classification based on rotation-invariant feature learning and joint decision making. Eurasip Journal on Image and Video Processing, 2019, 2019(1): 3
[3]Zhao Jiaqi, Jiao Licheng, Xia Shixiong*, Fernes Vitor Basto, Yevseyeva Iryna, Zhou Yong, Emmerich Michael. Multiobjective sparse ensemble learning by means of evolutionary algorithms. decision support systems, 2018, 111: 86--100
[4]Zhao Jiaqi, Jiao Licheng, Liu Fang, Fernes Vitor Basto, Yevseyeva Iryna, Xia Shixiong, Emmerich Michael. 3D fast convex-hull-based evolutionary multiobjective optimization algorithm. Applied Soft Computing, 2018, 67: 322--336
[5]Jiaqi Zhao*, Vitor Basto-Fernandes, Licheng Jiao, Iryna Yevseyeva, Asep Maulana, Rui Li, Thomas Bäck, Ke Tang, Michael Emmerich. Multiobjective optimization of classifiers by means of 3D convex-hull-based evolutionary algorithms. Information Sciences (2016): 80-104.
[6]Dongjun Zhu, Shixiong Xia, Jiaqi Zhao, Yong Zhou, Meng Jian, Qiang Niu, Rui Yao, Ying Chen. Diverse sample generation with multi-branch conditional generative adversarial network for remote sensing objects detection. Neurocomputing, Volume 381, 14 March 2020, Pages 40-51
[7]Ying Chen, Shixiong Xia*, Jiaqi Zhao, Yong Zhou, Qiang Niu, Rui Yao, Dongjun Zhu. Appearance and shape based image synthesis by conditional variational generative adversarial network. Knowledge-Based Systems
[8]Zhang Man, Zhou Yong, Zhao Jiaqi, Man Yiyun, Liu Bing, Yao Rui. A survey of semi- and weakly supervised semantic segmentation of images. Artificial Intelligence Review, 2019: 1--30
[9]Xuning Liu, Yong Zhou*, Jiaqi Zhao, Rui Yao, Bing Liu, Yi Zheng. Siamese Convolutional Neural Networks for Remote Sensing Scene Classification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 16(8): 1200-1204
[10]Gao Cunyuan, Yao Rui, Zhao Jiaqi, Zhou Yong, Hu Fuyuan, Li Leida. Structure-aware person search with self-attention and online instance aggregation matching. Neurocomputing, 2019, 369: 29--38
2018
[11]Basto-Fernandes, Vitor, Iryna Yevseyeva, José R. Méndez, Jiaqi Zhao, Florentino Fdez-Riverola, and Michael T.M. Emmerich. 2016. “A Spam Filtering Multi-Objective Optimization Study Covering Parsimony Maximization and Three-Way Classification.” Applied Soft Computing 48: 111–23.
[12]Liu, Xu, Licheng Jiao, Jiaqi Zhao, Jin Zhao, Dan Zhang, Fang Liu, Shuyuan Yang, and Xu Tang. 2018. “Deep Multiple Instance Learning-Based Spatial–Spectral Classification for PAN and MS Imagery.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 56 (1): 461–73.
[13]Zhiqiang Zhao, Licheng Jiao, Jiaqi Zhao, Jing Gu, Jin Zhao. Discriminant deep belief network for high-resolution SAR image classification. 《Pattern Recognition》
[14]Lingling Li, Licheng Jiao, Jiaqi Zhao, Ronghua Shang, Maoguo Gong. Quantum-behaved discrete multi-objective particle swarm optimization for complex network clustering. 《Pattern Recognition》
[15]Shen, Xiangqing, Liu, Bing*, Zhou, Yong, Zhao, Jiaqi, Liu, Mingming. Remote sensing image captioning via Variational Autoencoder and Reinforcement Learning. Knowledge-Based Systems, Elsevier, 2020: 105920
[16] Rui Yao, Cunyuan Gao, Shixiong Xia*, Jiaqi Zhao, Yong Zhou, Fuyuan Hu. GAN-based person search via deep complementary classifier with center-constrained Triplet loss. Pattern Recognition, Volume 104, 2020,
[17]Rui Yao, Guosheng Lin, Shixiong Xia*, Jiaqi Zhao, Yong Zhou. Video Object Segmentation and Tracking: A Survey. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology
[18]Jing Gu, Licheng Jiao, Shuyuan Yang, Jiaqi Zhao. Sparse learning based fuzzy c-means clustering. 《Knowledge Based Systems》
[19]Puhua Chen, Licheng Jiao, Fang Liu, Jiaqi Zhao, Zhiqiang Zhao, Shuai Liu. Semi-supervised double sparse graphs based discriminant analysis for dimensionality reduction. 《Pattern Recognition》
[20]Puhua Chen, Licheng Jiao, Fang Liu, Shuiping Gou, Jiaqi Zhao, Zhiqiang Zhao. Dimensionality Reduction of Hyperspectral Imagery Using Sparse Graph Learning. 《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》
[21]Wei Zhao, Licheng Jiao, Wenping Ma, Jiaqi Zhao, Jin Zhao, Hongying Liu, Xianghai Cao, Shuyuan Yang. Superpixel-Based Multiple Local CNN for Panchromatic and Multispectral Image Classification. 《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》
[22]Zhiqiang Zhao, Licheng Jiao, Fang Liu, Jiaqi Zhao, Puhua Chen. Semisupervised Discriminant Feature Learning for SAR Image Category via Sparse Ensemble. 《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》
[23]Zhiqiang Zhao, Licheng Jiao, Biao Hou, Shuang Wang, Jiaqi Zhao, Puhua Chen. Locality-constraint discriminant feature learning for high-resolution SAR image classification. 《Neurocomputing》
[24]Vitor Basto-Fernandes, Iryna Yevseyeva, José Ramon Méndez, Jiaqi Zhao, Florentino Fdez-Riverola, Michael Emmerich. A spam filtering multi-objective optimization study covering parsimony maximization and three-way classification. 《Applied Soft Computing》
[25]Puhua Chen, Licheng Jiao, Fang Liu, Jiaqi Zhao, Zhiqiang Zhao. Dimensionality reduction for hyperspectral image classification based on multiview graphs ensemble. 《Journal of Applied Remote Sensing》

出版专著和教材
赵佳琦,多目标学习算法及其应用,科学出版社,2019年6月,ISBN 978-7-03-061261-8

科研创新
发明专利
[1] 赵佳琦等，基于生成式对抗网络的SAR图像转化为光学图像的方法，ZL1.8
[2] 赵佳琦等，一种多目标深度卷积生成式对抗网络模型的学习方法， CN8.8
[3] 赵佳琦等，一种时-空信息联合的在线学习方法， CN1.8
[4] 赵佳琦等，一种基于多尺度循环生成式对抗网络的高分辨行人图像生成方法，CN7.2
[5] 赵佳琦等，一种针对密集区域的两阶段遥感图像目标检测方法，CN7.8
[6] 赵佳琦等，面向行人重识别任务的基于成对样本随机遮挡策略的数据扩充方法，CN0.4
[7] 赵佳琦等，一种基于全卷积单步目标检测算法的口罩佩戴识别方法及装置，9.8
[8] 赵佳琦等，一种基于协同进化卷积神经网络学习的遥感图像分类方法及装置，7.0
[9] 赵佳琦等，一种基于全尺度特征融合和轻量级生成式对抗网络的行人重识别方法，58
[10]杜文亮;周勇;赵佳琦,一种多尺度生成对抗网络的异源遥感图像配准方法及装置, ZL5.6
软件著作权
[1] 赵佳琦等，基于全卷积神经网络的人脸口罩识别系统V1.0,2020SR**
[2]赵佳琦等，基于多模态遥感大数据的土地覆盖分类系统V1.0,2020SR**
[3]赵佳琦等，基于轻量级深度神经网络的车辆与行人实时检测系统V1.0,2020SR**

教学活动
担任本科生《计算思维与人工智能基础》、《C++程序设计》、《数据挖掘基础》等课程教学任务，主持校教学改革项目1项。

指导学生情况
指导2项国家级、1项省级和多项校级大学生创新训练计划项目。