大媒体计算中心团队沈复民论文被CCF A类会议ICCV接收

  • 日期:2015-09-06 09:55:02

摘要:

近日,以我院大媒体计算中心申恒涛“千人计划”团队沈复民老师为第一作者的研究论文《Learning Binary Codes for Maximum Inner Product Search》被IEEE计算机视觉大会ICCV(International Conference on Computer Vision)接收。

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近日,以我院大媒体计算中心申恒涛“千人计划”团队沈复民老师为第一作者的研究论文《Learning Binary Codes for Maximum Inner Product Search》被IEEE计算机视觉大会ICCV(International Conference on Computer Vision)接收。ICCV是计算机视觉领域的国际顶级会议,每两年举办一次。ICCV被中国计算机学会(CCF)评为A类会议。该论文主要由沈复民、计算机学院“千人计划”专家申恒涛教授、计算机学院杨阳教授、IBM美国沃森研究院的合作者Wei Li以及University of North Carolina at Charlotte的合作者Shaoting Zhang完成。

该论文提出了一种基于机器学习的二值码生成算法,是国际上第一个用于最大内积搜索(Maximum Inner Product Search)的二值码学习算法。不同于传统的最近邻搜索,最大内积搜索以内积(而非距离)为相似性度量,有广泛的应用前景。最大内积搜索可以应用于推荐系统、大规模物体检测、多分类预测等多个重要的领域。沈复民等提出的算法,可以高效的从训练数据中学习出紧凑的二值码用于最大内积搜索,这在计算机视觉和机器学习领域尚属首次,为该领域的研究开创了一个新的方向。

沈复民于2014年毕业于南京理工大学,为澳大利亚阿德莱德大学联合培养博士,于同年加入电子科大计算机学院大媒体计算中心申恒涛“千人计划”团队。沈复民主要从事计算机视觉及机器学习方向的应用研究,至今已发表论文20余篇,其中包括TPAMI,TIP,ICCV,CVPR在内的顶级CCF A 类论文7篇。

在二值码或哈希码学习(hashing)领域,沈复民先后提出了多项开创性研究成果,分别发表于CVPR、TIP、ICCV及MM等顶级期刊及会议上。2015年2月,图像处理和计算机视觉领域的国际顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing (TIP)刊发了沈复民老师等人撰写的长篇学术论文《Hashing on Nonlinear Manifolds》。2015年6月IEEE模式识别与计算机视觉顶级会议CVPR发表了沈复民等人发表的论文《Supervised Discrete Hashing》。该文提出了国际上首个直接学习二值哈希码的监督哈希算法。哈希码(二值码)作为一种索引结构或二值特征,由于其计算效率和存储效率两方面的独特优势,在最近几年得到了快速发展。在大数据技术快速发展的背景下,hashing也将起到更加重要的作用。

中国计算机学会(CCF)将著名的国际期刊和会议分为A、B、C三档。A类指国际上极少数的顶级刊物和会议,鼓励我国学者去突破。