北理工博士生榮獲“中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)”
發(fā)布日期：2020-12-09 供稿：光電學(xué)院 攝影：光電學(xué)院
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12月8日,，“中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)”評(píng)選結(jié)果公布,，學(xué)會(huì)共評(píng)選出10篇CSIG優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng),，授予在圖像圖形及其相關(guān)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論或應(yīng)用研究中取得重要成果或在關(guān)鍵技術(shù)或應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新等方面成果顯著的博士學(xué)位論文作者,，北京理工大學(xué)光電學(xué)院李佳男博士獲獎(jiǎng),。
李佳男的博士學(xué)位論文課題瞄準(zhǔn)國際學(xué)術(shù)前沿和國家重大需求,，對(duì)光電成像目標(biāo)檢測,、智能化圖形生成等理論和方法進(jìn)行了深入的研究,，針對(duì)多尺度目標(biāo)檢測的難題，設(shè)計(jì)尺度自適應(yīng)的目標(biāo)識(shí)別與定位策略,，突破了存在類內(nèi)差異的目標(biāo)檢測的關(guān)鍵技術(shù),。發(fā)表的ESI高被引論文被歸入Computer Science領(lǐng)域同一出版年最優(yōu)秀的前1%之列。提出全新的基于感知對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測模型,，有效解決小目標(biāo)易被誤檢和漏檢的難題,。與美國Adobe公司、University of Toronto合作,，首次提出新型LayoutGAN生成模型,，突破傳統(tǒng)圖像生成模型的局限，成功應(yīng)用于圖形自動(dòng)化布局等領(lǐng)域,，相關(guān)論文發(fā)表于IEEE TPAMI期刊,，影響因子17.73。
獲獎(jiǎng)人簡介：
李佳男博士就讀于我校光電學(xué)院光學(xué)工程專業(yè),，師從許廷發(fā)教授,。曾獲王大珩高校學(xué)生光學(xué)獎(jiǎng)、博士研究生國家獎(jiǎng)學(xué)金,、北京理工大學(xué)高水平博士學(xué)位論文育苗基金,、北京理工大學(xué)優(yōu)秀研究生學(xué)位論文等多項(xiàng)創(chuàng)新人才獎(jiǎng)勵(lì)，并獲得2017年ImageNet國際大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽目標(biāo)定位任務(wù)的團(tuán)隊(duì)冠軍,。累計(jì)在IEEE TPAMI,、TVCG、TCSVT,、TMM等SCI期刊以及CVPR,、ICLR,、NeurIPS等國際頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表論文17篇，其中第一作者9篇,，總引用次數(shù)超過1500次,。同時(shí)，還多次擔(dān)任IEEE TCSVT,、TMM等SCI期刊以及ICCV 2019,、CVPR 2020、ECCV2020等國際頂級(jí)會(huì)議的審稿人,。
導(dǎo)師簡介：
許廷發(fā),，教授，博導(dǎo),，國家一級(jí)重點(diǎn)學(xué)科“光學(xué)工程”責(zé)任教授,，光電成像技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任。近年來帶領(lǐng)其科研團(tuán)隊(duì)圍繞光電成像探測與識(shí)別,、高光譜計(jì)算成像處理等方向不斷深化研究,。主持承擔(dān)國家自然科學(xué)基金委重大科研儀器專項(xiàng)等項(xiàng)目30多項(xiàng)。在國際,、國內(nèi)等系列期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文120余篇,，其中被SCI/EI收錄80余篇。以第一發(fā)明人申請(qǐng)國家發(fā)明專利40余項(xiàng),，授權(quán)15項(xiàng),。獲國防科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，獲軍隊(duì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng),，獲北京市科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)1項(xiàng),。
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