西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院博士生在國(guó)際頂級(jí)期刊TPAMI發(fā)表3篇研究論文 http://bossanovawear.com　 2024年11月11日　 來(lái)源：西安電子科技大學(xué)     近日，西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院博士生在對(duì)抗攻防、事件相機(jī)去噪、圖像美學(xué)計(jì)算研究等領(lǐng)域的最新研究成果被領(lǐng)域頂級(jí)期刊《IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE》（TPAMI，一區(qū)，IF=20.8）收錄，標(biāo)志著所在科研團(tuán)隊(duì)在相關(guān)領(lǐng)域的研究取得了重要進(jìn)展。TPAMI作為人工智能領(lǐng)域最具影響力的學(xué)術(shù)期刊之一，在全球范圍內(nèi)享有盛譽(yù)，收錄的研究成果通常代表了該領(lǐng)域的最高水平。 　　人工智能學(xué)院與軍事科學(xué)院聯(lián)合培養(yǎng)博士生李超作為第一作者，人工智能學(xué)院王晗丁教授和軍事科學(xué)院姚雯研究員為通訊作者，發(fā)表題為“Optimizing Latent Variables in Integrating Transfer and Query Based Attack Framework”的論文。該論文深入探討了深度學(xué)習(xí)模型面臨的安全性問(wèn)題，聚焦黑盒攻擊場(chǎng)景，提出了一種聯(lián)合遷移攻擊和查詢(xún)攻擊的集成框架，解決了對(duì)抗樣本遷移性差、黑盒查詢(xún)率較高等難題。該集成框架主要分為兩個(gè)部分：利用遷移攻擊的思想，通過(guò)后接白盒模型，訓(xùn)練能夠輸出對(duì)抗干擾的生成器，并將對(duì)抗干擾遷移到黑盒模型上進(jìn)行攻擊，降低模型查詢(xún)次數(shù)；利用查詢(xún)攻擊的思想，使用進(jìn)化算法優(yōu)化生成器的輸入以提高對(duì)抗樣本的遷移性。該集成攻擊框架具有靈活度高、可擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)，通過(guò)調(diào)整生成器輸出可以適配不同的對(duì)抗攻擊任務(wù)。 　　論文所提方法框架 　　人工智能學(xué)院方華晨博士為第一作者、吳金建教授為通訊作者發(fā)表題為“Fast Window-Based Event Denoising with Spatiotemporal Correlation Enhancement”的論文。事件相機(jī)是一種新型仿生傳感器，與傳統(tǒng)相機(jī)積分成像不同，事件相機(jī)異步捕捉動(dòng)態(tài)信號(hào)。受生物視覺(jué)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)感光機(jī)制啟發(fā)，課題組設(shè)計(jì)了一款動(dòng)態(tài)感知芯片，研制了一款仿生相機(jī)，該相機(jī)具備高時(shí)間分辨率、大動(dòng)態(tài)范圍等特點(diǎn)，在智能制造、自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了創(chuàng)新性突破。 　　然而由于差分成像系統(tǒng)信號(hào)觸發(fā)特性，事件流數(shù)據(jù)伴隨著大量噪聲，限制了事件相機(jī)的發(fā)展�，F(xiàn)有深度學(xué)習(xí)的事件去噪方法大多存在可解釋性差和實(shí)時(shí)處理困難的問(wèn)題。本文提出了一種基于窗口的事件去噪方法，同時(shí)處理窗口內(nèi)所有事件，大大提升了去噪速度。此外，本文構(gòu)建了一個(gè)新的基于多尺度窗口的事件去噪網(wǎng)絡(luò)WedNet，并基于時(shí)間和空間域的概率分布進(jìn)行了理論分析。在時(shí)間域中，我們使用時(shí)間窗（TW）模塊來(lái)判斷時(shí)間相關(guān)性以過(guò)濾出時(shí)間無(wú)關(guān)的事件。在空間域中，我們選擇最大后驗(yàn)概率（MAP）來(lái)區(qū)分真實(shí)世界的事件和噪聲，并使用學(xué)習(xí)到的卷積稀疏編碼來(lái)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建了軟閾值空間特征嵌入（SSFE）模塊。 　　研究成果WedNet在四個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了最高去噪精度（PSNR：25.73dB）和最快速運(yùn)行速度（112.17s），為復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)去噪提供了可能。 　　人工智能學(xué)院黃一珀博士為第一作者、李雷達(dá)教授為通訊作者發(fā)表題為“Multi-modality Multi-attribute Contrastive Pre-training for Image Aesthetics Computing”的論文。該論文考慮到現(xiàn)有的基于ImageNet數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練模型往往側(cè)重于高層次語(yǔ)義特征，而忽略了圖像中的美學(xué)要素，從而提出了一種基于多模態(tài)多屬性對(duì)比學(xué)習(xí)的圖像美學(xué)計(jì)算預(yù)訓(xùn)練方法。借助于多模態(tài)大語(yǔ)言模型對(duì)圖像進(jìn)行多維度人機(jī)混合標(biāo)注，構(gòu)建了多模態(tài)圖像美學(xué)屬性數(shù)據(jù)集，在此基礎(chǔ)上采用多模態(tài)多屬性對(duì)比學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的方法在圖像構(gòu)圖分類(lèi)、構(gòu)圖回歸、美學(xué)評(píng)價(jià)等多種美學(xué)相關(guān)任務(wù)上性能SOTA，相較于常用的ImageNet預(yù)訓(xùn)練在六個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了全面領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。該研究成果在手機(jī)拍照、網(wǎng)絡(luò)直播、圖像編輯、人工智能生成內(nèi)容（AIGC）以及藝術(shù)與設(shè)計(jì)等眾多領(lǐng)域中都有重要的應(yīng)用前景。 　　論文作者簡(jiǎn)介： 　　李超，西安電子科技大學(xué)和北京軍事科學(xué)院聯(lián)合培養(yǎng)博士生，師從王晗丁教授和姚雯研究員，目前就職于中原工學(xué)院。以第一作者在國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊和國(guó)際會(huì)議上錄用/發(fā)表論文10余篇，其中一篇論文被評(píng)為T(mén)EVC Spotlight Paper。他的研究方向主要包括對(duì)抗攻擊與防御、多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化以及代理模型輔助的進(jìn)化優(yōu)化。 　　王晗丁，西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院“華山學(xué)者”特聘教授、博士生導(dǎo)師，國(guó)家級(jí)青年人才�，F(xiàn)兼職計(jì)算智能?chē)?guó)際頂刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》編委（Associate Editor）。擔(dān)任演化計(jì)算領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際會(huì)議《Genetic and Evolutionary Computation Conference》、《IEEE Congress of Evolutionary Computation》及多個(gè)其他國(guó)際會(huì)議的程序委員會(huì)成員。研究方向包括計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、代理模型輔助的優(yōu)化及對(duì)抗攻防。 　　姚雯，軍事科學(xué)院國(guó)防科技創(chuàng)新研究院研究員、博士生導(dǎo)師。研究方向?yàn)轱w行器總體設(shè)計(jì)與優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、可信賴(lài)人工智能。發(fā)表論文60余篇，合作出版專(zhuān)著3部，授權(quán)專(zhuān)利26項(xiàng)。獲首屆航空宇航科學(xué)與技術(shù)學(xué)科全國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)、湖南省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)等國(guó)家和省部級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)。 　　方華晨，西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院博士生，本科就讀于西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，2020年獲得學(xué)士學(xué)位，同年推免至吳金建教授課題組，并獲得哥倫比亞大學(xué)（CU）以及南加州大學(xué)（USC）等QS TOP30大學(xué)offer。目前攻讀博士學(xué)位，曾在ACM MM（CCF-A類(lèi)）會(huì)議上進(jìn)行分組報(bào)告展示（Oral），并在TPAMI等高水平學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文。目前研究方向主要包括圖像處理和事件相機(jī)去噪。 　　吳金建，西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院“華山學(xué)者”特聘教授、博士生導(dǎo)師，國(guó)家級(jí)青年人才。分別于2008年、2014年獲得西安電子科技大學(xué)學(xué)士、博士學(xué)位，2019年破格晉升教授。獲國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、陜西省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、廣東省人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)明一等獎(jiǎng)、教育部霍英東青年基金等。面向人工智能?chē)?guó)家戰(zhàn)略及重大需求，長(zhǎng)期從事仿生成像、智能信號(hào)處理等方面的理論和應(yīng)用研究。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目課題、國(guó)家自然基金項(xiàng)目、教育部聯(lián)合基金項(xiàng)目等多項(xiàng)課題，研制了微米級(jí)缺陷檢測(cè)設(shè)備、低慢小探測(cè)設(shè)備等。 　　黃一珀，西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院博士生，2023年10月至2024年10月赴新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）聯(lián)合培養(yǎng)。以第一作者或?qū)W生第一作者在國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊和國(guó)際會(huì)議上錄用/發(fā)表論文10余篇，其中中科院一區(qū)和CCF-A類(lèi)6篇；帶領(lǐng)學(xué)生隊(duì)伍獲得CVPR NTIRE 2024人像質(zhì)量評(píng)價(jià)挑戰(zhàn)賽冠軍；主持江蘇省研究生科研與實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目、校研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目和�！拔磥�(lái)杰出人才助力計(jì)劃”項(xiàng)目3項(xiàng)；參與導(dǎo)師主持的國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目2項(xiàng)、省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng)，產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目2項(xiàng)；獲研究生國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金、信捷企業(yè)獎(jiǎng)學(xué)金等。 　　李雷達(dá)，西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院“華山學(xué)者”特聘教授、博士生導(dǎo)師，國(guó)家級(jí)青年人才。主要研究方向?yàn)閳D像/視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)、計(jì)算美學(xué)、視覺(jué)情感分析等；發(fā)表中科院一區(qū)和CCF-A類(lèi)會(huì)議論文90余篇，Google學(xué)術(shù)引用7300余次，H指數(shù)45，6篇論文入選ESI熱點(diǎn)/高被引論文；主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目5項(xiàng)，與華為、騰訊、OPPO、優(yōu)必選等公司開(kāi)展產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目合作，獲OPPO“產(chǎn)學(xué)研優(yōu)秀合作伙伴”獎(jiǎng)，研究成果應(yīng)用于OPPO ColorOS、騰訊會(huì)議等；獲省部級(jí)科研成果獎(jiǎng)勵(lì)5項(xiàng)，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利20余項(xiàng)�，F(xiàn)為SCI國(guó)際期刊Journal of Visual Communication and Image Representation（2021/2023最佳編輯獎(jiǎng)）和EURASIP Journal on Image and Video Processing副主編，《中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)》青年編委（2022年優(yōu)秀編委），CSIG情感計(jì)算專(zhuān)委會(huì)和CAAI智能光學(xué)成像專(zhuān)委會(huì)常務(wù)委員。 　關(guān)于西安電子科技大學(xué)更多的相關(guān)文章請(qǐng)點(diǎn)擊查看　 特別說(shuō)明：由于各方面情況的不斷調(diào)整與變化，華禹教育網(wǎng)（bossanovawear.com）所提供的信息為非商業(yè)性的教育和科研之目的，并不意味著贊同其觀點(diǎn)或證實(shí)其內(nèi)容的真實(shí)性，僅供參考，相關(guān)信息敬請(qǐng)以權(quán)威部門(mén)公布的正式信息為準(zhǔn)。