我院马佳义和马泳老师四篇学术论文被列为ESI高被引论文和热点论文

  • 发布时间:[2016-12-06] 来源:[学院] 点击量:[5101]

       近日,电子信息学院马佳义和马泳老师分别以第一作者和通讯作者在2015年和2016年发表的四篇论文被Essential Science Indicators(ESI)列为程学类热点论文和高被引论文。
       ESI是由美国汤森路透集团于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具。高被引论文指近10年间ESI各学科中被引次数排名位于全球前1%的论文;热点论文指最近2年内ESI各学科中被引次数在最近2个月内排名位于全球前0.1%的论文。 

            四篇论文的题目为:“Robust L2E Estimation of Transformation for Non-Rigid Registration”、“Non-rigid visible and infrared face registration via regularized Gaussian fields criterion”、“Robust Feature Matching for Remote Sensing Image Registration via Locally Linear Transforming”和“Non-Rigid Point Set Registration by Preserving Global and Local Structures”,分别发表在国际主流学术期刊《IEEE Transactions on Signal Processing》、《Pattern Recognition》、《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》和《IEEE Transactions on Image Processing》上。
      视觉感知计算是人工智能的核心技术,也是推动互联网环境下“智能制造”发展的重要支撑,长期制约其应用的关键环节是图像匹配精度。在这一背景下,上述四篇论文将图像特征点匹配抽象成一般的数学问题,围绕图像特征点匹配统一理论模型及相应约束条件的构建、高效快速算法设计、以及匹配的前处理技术和相关热点应用展开研究,取得了图像匹配理论及应用研究的系列成果,为复杂环境下视觉感知的图像高精准匹配中的关键性瓶颈问题,提出了科学依据和解决方法。对于智能视觉领域中以匹配算法为核心的众多热点应用包括三维场景重建、感兴趣目标的检测识别与跟踪、无人机/机器人定位与导航等,给出了通用可行的方法模型。

              马佳义和马泳老师是近年来作为人才引进加盟电信学院的科研骨干,专注于多谱段信息获取和智能信息处理的基础理论及应用研究,两年来,先后在IEEE TSP、IEEE TIP、IEEE TCYB、IEEE TCSVT、IEEE TMM、PR、CVPR、AAAI等国际主流学术期刊和会议上发表多篇具有较高影响力的学术论文。上述四篇热点和高被引论文是该团队近期取得的代表性成果。


 


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