大媒体计算中心申恒涛教授团队连续发表九篇高水平期刊及会议论文

  • 日期:2016-10-11 13:54:05

摘要:

近日,国家“千人计划”专家申恒涛带领的计算机学院“大媒体计算中心”团队在继今年7月取得了8篇论文被CCF(中国计算机学会)A类会议及期刊收录的科研佳绩后,团队新近又连续有9篇论文被CCF(中国计算机学会)A类推荐期刊与会议、以及JCR一区期刊录用发表。

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        近日,国家“千人计划”专家申恒涛带领的计算机学院“大媒体计算中心”团队在继今年7月取得了8篇论文被CCF(中国计算机学会)A类会议及期刊收录的科研佳绩后,团队新近又连续有9篇论文被CCF(中国计算机学会)A类推荐期刊ACM Transactions on Information Systems (TOIS)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、IEEE Transactions on Image Processing (TIP),以及CCF A类推荐会议ACM SIGGRAPH Asia 2016等录用发表。
        以张东祥教授为第一作者、邵杰教授及申恒涛教授共同完成的论文《Targeted Advertising in Public Transportation Systems with Quantitative Evaluation》被信息检索领域顶级期刊ACM   Transactions on Information Systems (TOIS)录用。该论文首创性地尝试量化公共交通系统广告投放效果,利用交通大数据分析并发         现一个城市所有居民的公共交通行为以及个人兴趣偏好,从而实现在公交、地铁以及车站的精准广告投放。实验效果表明,新的投放效果远远好于当前公共交通系统的广告投放策略,具有巨大的商业价值。
        邵杰教授指导的计算机学院本科生胡刚为第一作者完成的《IF-Matching: Towards Accurate Map-Matching with Information Fusion》被数据库领域顶级期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)录用,邵杰教授为第二和通讯作者。轨迹数据的路网匹配是一项基础工作,对其他相关研究和应用开发具有重要作用,如路径规划、实时导航、流行路径发现等。该论文提出一种轨迹数据精确匹配到路网的算法,利用轨迹数据对移动对象建模。在此基础上,挖掘历史速度和环境速度,进行空间和时间分析,构造候选图,最终推断出整条轨迹和轨迹点的真实位置。该算法在位置数据丢失、采样频率不稳定、路网复杂等条件下,仍能实现精确的轨迹数据路网匹配。胡刚同学作为推免研究生,2016年9月起在计算机学院“大媒体计算中心”继续硕士阶段研究。
       沈复民副教授为第一作者的论文《A Fast Optimization Method for General Binary Code Learning》被图像处理及计算机视觉领域的国际顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing(TIP)录用。二值哈希码学习是具有挑战性的研究课题,主要应用于大规模近邻检索,如文本、图像、视频、音频等的搜索。近年来哈希码学习在机器学习和计算机视觉等领域得到了越来越多的重视,其中一个主要的挑战在于哈希码学习中的二值优化问题很难求解,一般被认为是NP难问题。在此领域内一个通用的做法是,将原本的问题松弛为一个连续的问题,然后用传统的梯度下降算法来求解。这一方法改变了二值优化的本质,得到的是连续的非二值哈希码,所以在实际应用中效果并不理想。该论文提出了一种通用的优化框架,可以快速、有效的解决二值优化问题,并且这一优化框架适用于广泛的哈希损失函数,有很好的扩展性。大量的实验验证了这一算法可以很好的应用于监督和非监督哈希中。
        以谢宁副教授为第一作者完成的论文《DCT-based Rapid LipSync Generation Algorithm for Game Making》被计算机图形学与多媒体领域顶级会议ACM Siggraph Asia 2016录用为Poster发表。该论文创新性地尝试语音驱动的实时自动口型匹配。利用DCT技术实现轻量化语音共振峰提取,从而完成Blendshape的口型动画。实验结果表明,该方法在效率上远远优于当前的主流方法,对于动画制作领域具有较大的实用价值。
        杨阳教授为第二和通讯作者的《Web Video Event Recognition by Semantic Analysis from Ubiquitous Documents》发表于IEEE Transactions on Image Processing(TIP),该工作提出了一个全新框架用于网络视频复杂事件识别。为了弥补视觉线索表现力的不足,该论文通过从泛在的网络文件中深度挖掘语义信息创建了事件知识库,该知识库能够用全面的语义描述每个事件,显著丰富了视频的文本线索。此外,该工作引进了用以分析视频视觉线索与文本线索之间内在关联性的双视图适应性回归模型,从而对可靠的分类器进行研究。
        张东祥教授为第二和通讯作者的《Influence Maximization in Trajectory Databases》,被 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)录用。该工作提出基于大规模用户的移动轨迹的影响传播模型,可用于准确衡量线下广告的投放效果。
       沈复民副教授与厦门大学合作者共同完成的《Joint Hierarchical Category Structure Learning and Large-Scale Image Classification》被IEEE Transactions on Image Processing(TIP)录用。基于对分层组内结构的研究,该工作提出了全新的图像分类法。设计了一种用以计算不同类别之间相似性度量的快速算法,基于该算法可通过分层谱聚类算法构造视觉树。利用该视觉树,可通过寻找贯穿全树的最佳路径有效预测试样标签。实验结果表明,较其他当前最先进的视觉树方法,该方法获得了更好的分层结构,因此分类更为精确。
        沈复民副教授协助指导的博士生沈肖波在JCR一区期刊IEEE Transactions on Cybernetics(影响因子4.637)发表题为《Semi-paired Discrete Hashing: Learning Latent Hash Codes for Semi-paired Cross-view Retrieval》的论文,沈复民副教授为第二作者。此论文的主题同样为哈希码学习。
        此外, 今年7月份在意大利比萨举行第39届国际信息检索年会ACM SIGIR 2016(CCF A 类)上,以沈复民副教授为第二作者的论文《Discrete Collaborative Filtering》获得了最佳论文提名奖(Best Paper Award Honorable Mention)。此篇论文由来自新加坡国立大学、电子科技大学、滴滴研究院及清华大学的合作者共同完成。
        大媒体计算中心于2014年成立,致力于计算机科学与技术学科在智能信息处理方向的学科建设,团队建设,人才培养,科学研究与技术应用。建设的目标是从事国际最前沿、最顶尖的学术研究与系统实现,承担国家重大科研项目和转化科研成果,同时培养杰出人才,提升电子科技大学计算机科学与技术学科在国内外的学术影响力。研究团队目前有国家“千人计划”入选者2人(含青年千人1人),四川省“千人计划”入选者2人,电子科技大学“校百人计划”特聘教授3人,副教授3人,博士青年教师1人,研究生近四十人。团队8位核心成员均来自澳大利亚、新加坡或日本等国家的海外著名大学的博士。现已经形成了一支以国家“千人计划”专家为带头人,海外归国博士为学术骨干和高素质研究生为后备力量的有活力的学术梯队。团队主要从事多媒体、模式识别、计算机视觉、信息检索、机器学习、数据挖掘与数据库等领域的国际一流研究。自中心成立以来,已经在ACM MM,CVPR,ICCV,AAAI, IEEE TIP, IEEE TKDE,IEEE TMM等CCF A类/中科院JCR二区以上的会议和期刊上发表论文三十余篇,相关论文在多媒体、模式识别、计算机视觉、数据挖掘等研究方向产生了较大的国际影响力。团队目前承担1项国家自然基金重点项目,2项国家自然科学基金面上项目和5项国家自然科学基金青年项目。团队与众多世界著名大学,如澳大利亚昆士兰大学、美国哥伦比亚大学、新加坡国立大学等保持良好的学术交流与合作关系等,具有广泛的国际学术联系和较大的国际影响力,致力培养具有国际视野的杰出创新人才。 
 
相关链接: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。这些重要成果标志着“千人计划”专家申恒涛带领的大媒体计算中心团队(http://bmc.uestc.edu.cn/)在科学研究、人才培养和国际合作等多方面取得的优异成绩。团队将再接再厉,为学校“双一流”建设积极贡献力量。