优秀！交大博士双双入选！

近日，北京图象图形学学会公布了BSIG2022优秀博士学位论文及优秀导师评选结果。计算机与信息技术学院阚世超、刘婷两位博士的学位论文《面向大规模图像检索的度量学习和索引研究》、《上下文建模的多粒度视觉理解》双双入选。岑翼刚教授、赵耀教授获得2022年北京图象图形学学会优秀导师奖。

BSIG2022优秀博士学位论文及优秀导师

（以作者姓氏拼音为序）

阚世超的博士论文深入研究了面向大规模图像检索的度量学习和图像索引问题，探索和初步实现了图像的多视角核度量学习和深度度量学习，在度量学习（对比学习）思想下，建立了图像在多视角下的度量学习和特征嵌入模型。

此外，基于图神经网络初步建立了图像的局部语义相关性度量学习模型，有效增强了图像特征嵌入的鲁棒性。针对无标签数据集和聚类方法得到的伪标签错误率高的情况，建立了面向无监督深度度量学习的相对顺序分析和优化模型，有效提高了无标签数据集的表示学习性能。

最后，为了提高大规模图像数据的索引和检索效率，建立了面向可扩展图像检索的零样本语义树索引学习模型，有效提高了零样本条件下图像索引的效率和性能。

博士期间相关成果发表在本领域重要期刊和会议如IEEE Transactions on Image Processing、Pattern Recognition、CVPR、Signal Processing: Image Communication等。

刘婷的博士论文从区域级、目标级及部件级多个粒度深入研究了基于上下文建模的视觉理解问题，探索和实现了一种基于边缘感知的语义分割网络，结合边缘检测任务来实现边缘上下文建模，有效提升了语义边界区域的分割性能。并基于此提出一种基于局部和全局上下文建模的细粒度语义分割网络，分别对局部细节、边缘轮廓和多尺度全局进行上下文信息建模，显著提升了细粒度语义分割性能，获得CVPR举办的LIP竞赛三项国际冠军。

此外，她还致力于细粒度图像内容迁移，提出了一种基于空间上下文建模的纹理贴图生成网络，有效解决了图像内容迁移中的纹理细节保留问题。

博士期间相关成果发表在本领域重要期刊和会议如IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Industrial Electronics、Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence、ACM International Conference on Multimedia等。

北京市图像图形学会创建于1993年，是北京市科学技术协会所属的市级学会，是全市从事图像图形理论及相关领域的科学技术工作者组成的学术性团体。

目前学会有团体会员单位和个人会员组成。包括大批长期从事图像图形领域工作的专家、教授和科技人员。他们及其所在单位都在本领域取得了卓越成果，在国内外具有广泛影响和声誉，拥有丰富的经验、雄厚的技术力量和良好的工作条件；多年来承担了大量国家级、省部市重大科研项目；获得了许多国家级、省部级及北京市的科技成果奖。

北京图象图形学学会优秀博士学位论文评选活动旨在推动图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长，授予在图像图形及其相关领域的基础理论或应用研究中取得重要成果，或在关键技术或应用技术创新等方面成果显著的博士学位论文作者。

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来源 | 计算机与信息技术学院

排版｜崔仕云

本期编辑 | 梁欣宇

责任编辑 | 龚家琦 秦岸荔

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