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我校2篇博士学位论文入选2024年度中国图象图形学会博士学位论文激励计划
文:信通学院、计算机学院、研究生院 图:信通学院、计算机学院 来源:信通学院 计算机学院 研究生院、党委研究生工作部 时间:2024-11-27 954

近日,2024年度中国图象图形学会博士学位论文激励计划遴选结果公布,我校计算机科学与工程学院位纪伟的博士学位论文《基于深度度量学习的跨模态检索研究》入选博士学位论文激励计划,信息与通信工程学院龙珍的博士学位论文《低秩张量补全算法及应用研究》入选博士学位论文激励计划提名论文

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位纪伟攻读博士学位期间,在杨阳教授悉心指导下,针对多媒体数据分析存在的表征难、度量难等问题开展研究,取得了一系列突破性创新成果。首次在跨模态检索领域提出通用加权度量学习框架,为不同类型的检索任务设计新型度量学习方法提供了理论依据;提出新型的元自步网络,能自动学习最优超参组合,实现高效的模型加速优化。参与设计边防智能管控平台、网络舆情监管平台等,相关的成果已在政府和企事业单位实际部署。以第一/通讯作者发表论文14篇,包括IEEE T-PAMI、CVPR等;申请发明专利21项;获2021年度成电杰出学生、2023年四川省博新计划入选者、四川省优秀毕业生等多项奖励荣誉。

目前,位纪伟博士已入选我校计算机科学与工程学院特聘副教授,主持国家自然科学基金青年基金、四川省青年基金、博士后面上项目、四川省博新计划等项目,作为项目骨干参与科技部重点研发、国防科技创新项目、自然基金重点项目等。

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龙珍攻读博士学位期间,在朱策教授和刘翼鹏教授的悉心指导下,聚焦从少量观测集中反推原始数据的欠定逆问题,围绕低秩张量补全的理论与方法开展研究,取得了一系列突破性创新成果。提出了多结构低秩张量分解和光滑张量树分解,建立了高维信号多结构的联合分析框架,逼近了张量子空间表示的本征维度;提出了部分耦合张量分解,刻画了多源子空间耦合机理,显著提升了极少观测样本下的数据复原性能。以一作/学生一作发表论文10篇,包括IEEE T-SP、IEEE T-IP、CVPR等;出版专著2部,谷歌学术引用751,H指数12。获2023年度成电杰出学生、川渝科技学术大会优秀论文一等奖、中国国际大学生创新大赛(2023)金奖等多项奖励荣誉。

目前,龙珍博士已入选我校信息与通信工程学院师资博士后,主持国家自然基金青年基金、2024年度国家资助博士后研究人员计划B档、中国博士后科学基金第75批面上资助等项目,作为项目骨干参与科技部重点研发、国自然重点项目等。

2024年度中国图象图形学学会博士学位论文激励计划经形式审查、初评、公示、终评等程序,10篇论文入选博士学位论文激励计划,10篇论文入选博士学位论文激励计划提名论文。

编辑:王晓刚  / 审核:李果  / 发布:陈伟