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西北工业大学自动化学院研究团队获国际学术奖
发布时间:2021-06-02 14:47:31 作者:程塨 来源:自动化学院

西工大新闻网6月2日电程塨)近日,西北工业大学自动化学院脑与人工智能研究团队韩军伟、程塨教授等合著的论文“A unified metric learning-based framework for co-saliency detection”获得多媒体领域顶级国际期刊《IEEE电路系统视频技术汇刊》(IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, TCSVT)2021年度最佳论文奖(Best Paper Award)。

该奖项由IEEE CASS(IEEE电路与系统学会)设立,是多媒体领域最有影响的论文奖项之一,综合考虑论文的原创性、实用性和影响力,从过去三年发表在IEEE TCSVT上的900余篇论文中评选而出,每年最多有1篇论文入选(有时空缺)。西北工业大学是这篇论文的唯一署名单位,这也是该奖项设立30年来第二篇由中国大陆科研机构独立完成的论文获得该奖项(2010年清华大学获得该奖项)。

协同显著性检测是计算机视觉领域近年来新兴的一个研究方向,旨在实现多幅图像之间显著物体的协同检测,在众多领域具有非常重要的应用价值,如图像目标检测、视频分析等。目标多样性和前景-背景相似性是该领域面临的两大难点问题。为了解决这两个问题,论文首次将度量学习引入这一领域,提出了一种全新的协同显著性计算框架。项目理论成果应用于TCL T1, T1 Pro, T1 Lite等一系列智能手机的智慧拍照和智慧相册,自动实现前景物体的分割提取和显著目标的识别;同时,该技术还应用于高铁列车接发安全预警系统,解决了高铁站台上视频监控中自动判断人员越界、封闭区域入侵、人流行为异常检测等核心问题,取得了显著的经济效益。

(审稿:韩军伟 管峻)

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