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高文院士、田永鸿教授课题组论文获欧洲信号处理学会2015年度最佳论文奖

2015-6-25       阅读:1692次       来源:NELVT

    日前,北京大学信息科学技术学院高文院士\田永鸿教授课题组的论文《基于样本特定多核方法的视觉概念学习方法 》(Per-sample multiple kernel approach for visual concept learning)获欧洲信号处理学会(European Association for Signal Processing)旗下《图像与视频处理期刊》(EURASIP Journal on Image and Video Processing, JIVP)2015年度最佳论文奖(http://www.eurasip.org/index.php?option=com_content&view=article&id=131&Itemid=1135),将于2015年9月在第23届欧洲信号处理大会(European Signal Processing Conference)上颁发。

    论文发表于JIVP2010卷(文章编号:461450,DOI:10.1155/2010/461450),第一作者是高文、田永鸿联合指导的博士研究生杨晶晶,田永鸿是通讯作者。文章的主要学术贡献是提出一种样本特定的多核学习方法(PS-MKL),用于解决类内变化较大的物体识别问题。该方法采用样本特定的多核函数组合,对样本间的相似性进行度量,挖掘各个核函数在不同样本上对于识别的贡献,从而对物体的类内多样性具有较好的适应性。多个公开数据集上的大量实验表明,相比已有多核学习方法,PS-MKL所取得的结果与论文发表时国内外前沿的物体识别方法性能相当。



PS-MKL在国际公开数据集Caltech101上的对象识别性能

    美国电气与电子工程师学会(IEEE)等主办的期刊在评选最佳论文奖时,通常采用“论文作者先提出申请,而后期刊奖励委员会评选”的方式。与之不同,JIVP是由EURASIP奖励委员会委员根据论文的学术水平、过去几年的下载和引用情况等,独立选择并投票评选出获奖论文,因而具有非常高的公信力和权威性。

 

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