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语音情感计算及多模态交互研究团队荣获2017年度 IET Image Processing最佳论文奖

  语音及语言信息处理国家工程实验室的语音情感计算及多模态交互研究团队,在IET Image Processing上发表的文章“Simultaneous image fusion and denoising with adaptive sparserepresentation”, vol. 9, no. 5, pp. 347-357, 2015,于2017年9月荣获2017年度IET Image Processing最佳论文奖(2017 Premium Awardfor Best Paper in IET Image Processing)。

  此奖项每年评选一次,从之前两年刊登于该期刊的所有论文中遴选出一篇论文作为最佳论文。此次,上述论文从发表于2015和2016两年的上百篇论文中脱颖而出,荣获此奖项。该论文由实验室刘羽博士和汪增福教授合作发表。IET Image Processing是图像处理领域国际经典知名期刊,是IET(英国工程技术学会)旗下的重要期刊,当前影响因子1.044。

  此外,团队的刘羽博士和汪增福教授等成员近年来在多传感器图像融合方向取得了一系列高水平研究成果,发表了多篇有影响力的高水平学术论文。其中,发表在信息融合领域国际权威期刊Information Fusion(Elsevier,当前影响因子5.667)的论文“A general framework for image fusion based on multi-scale transformand sparse representation”两年来多次入选ESI高被引/热点论文。

  截至2017年7月最新更新,该论文已经连续6期入选ESI高被引论文,其中一期入选ESI热点论文(注:ESI高被引论文是指按照同一年份同一个ESI学科发表论文的被引用次数排在前1%的论文,而热点论文是统计某一ESI学科最近两年发表的论文,最近两个月里被引用次数进入前0.1%的论文。ESI高被引论文和热点论文均为两个月更新一次)。发表在Information Fusion的论文“Multi-focus image fusion with dense SIFT”也曾入选ESI高被引论文。