北京郵電大學
多媒體旗艦會議第19屆IEEE國際多媒體年會（IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2018）於近日在美國聖地亞哥召開。
北京郵電大學馮春燕教授、郭彩麗教授和博士研究生楚雲霏共同完成的論文《Social-guided representation learning for images via heterogeneous hypergraph embedding》（基於異構超圖嵌入的社交指導的圖像表徵學習）榮獲IEEE ICME大會最高獎項——鑽石最佳論文獎（World’s FIRST 10K Best Paper Award—Diamond Best Paper）。
該獎項由國際電氣與電子工程師學會IEEE設立，評審人綜合考慮論文的創新性、專業性、應用價值等方面，授予投稿論文中表現突出的工作。
IEEE ICME
IEEE ICME由IEEE Computer Society、Circuits and Systems Society、 Signal Processing Society以及Communications Society共同主辦，是計算機多媒體領域最重要的國際會議之一，涵蓋文本分析、圖形圖像、視頻、語音音頻等多媒體數據的挖掘、學習、處理、壓縮、通信與應用等主題。
大會最佳論文獎是多媒體信號處理學術界的頂級獎項之一，本次大會由548位評閱人和53位多媒體領域國際頂級學者從來自36個國家的582篇稿件中評選出7篇最佳論文，其中1篇鑽石最佳論文獎（Diamond Best Paper Award），6篇鉑金最佳論文獎（Platinum Best Paper Award）。獲獎公告將同時刊發在IEEE Transactions on Multimedia、IEEE Multimedia、IEEE Communications以及IEEE Signal Processing Magazine等多媒體領域頂級期刊上。
此次我校師生的獲獎論文《Social-guided representation learning for images via heterogeneous hypergraph embedding》提出了一種新的圖像特徵表徵方法，創新性地引入社交信息，並將圖嵌入和深度神經網絡的研究成果引入到圖像特徵提取中，解決了傳統圖像特徵提取依賴大量人工標註、缺乏上層語義信息等難題。實驗結果表明，該方法得到的特徵在圖像數量爆炸式增長的背景下實現圖像分類、跨模態檢索等任務上取得了領先的成果，尤其是對未來由以內容為中心轉為以用戶為中心的各類應用如內容推薦、個性化檢索等提供了強有力的支持。該論文對社交多媒體的研究提供理論支持，得到國內外同行的廣泛關注，獲得評委和與會專家的一致好評，對高層視覺特徵等人工智能領域的學術研究和潛在應用產生重要影響。
北京郵電大學
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