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自动化学院博士生获中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖
2020-12-11 19:02 程塨 李伟林  自动化学院 审核人:

太阳gg手机版新闻网1211日电程塨 李伟林)近日,中国图象图形学学会(CSIG)公布了2020年度优秀博士学位论文奖,太阳gg手机版自动化学院博士毕业生刘念(导师:韩军伟教授)的博士学位论文《基于深度神经网络的图像显著性检测关键技术研究》获此殊荣。

刘念的博士学位论文研究内容是关于图像显著性检测的算法研究。论文提出了两种图像注视区域的预测算法,首次纳入了多种自主学习的显著性因素以进行注视区域预测;提出了两种新颖的对图像显著目标进行检测分割的方法,从全局和局部角度对显著目标进行层次建模,融合全新的注意力机制,实现了图像显著性检测领域的多项突破,成功应用于TCL手机智能拍照系统中。

CSIG是国家一级学会,CSIG优秀博士学位论文奖旨在推动中国图象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。授予在图象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。经资格审查、同行专家初评、会议终评和结果公示四个阶段,2020年度共评选出10篇优秀博士学位论文奖,以表彰论文作者在创新及学术影响力方面的突出表现。

据悉,这是韩军伟教授三年内指导的第二位博士生获得一级学会优博论文奖。此前,张鼎文博士的《基于显著性及弱监督学习的智能视觉信息处理》荣获2018年度CSIG优秀博士学位论文奖。韩军伟教授和郭雷教授领导的“脑与人工智能”研究团队,结合太阳gg手机版“三航”特色,深耕脑认知与智能计算、高分辨率对地观测、无人系统智能视觉感知等典型应用,取得了一系列可喜成绩。张鼎文和刘念相继获得CSIG优秀博士学位论文奖,姚西文、韩治中、张鼎文等相继获得太阳gg手机版优秀博士学位论文奖,程塨入选科睿唯安“高被引科学家”。这些成果标志着自动化学院在人才培养方面取得了显著成效。

(审稿:韩军伟)

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