【CSIG奖励访谈】2021年度CSIG技术发明奖二等奖 “视觉伪造可信鉴别关键技术及应用”团队

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【CSIG奖励访谈】2021年度CSIG技术发明奖二等奖 “视觉伪造可信鉴别关键技术及应用”团队

2022 年 8 月 15 日 中国图象图形学学会CSIG

CSIG技术发明奖授予在我国图像图形学领域运用科学技术知识做出产品、工艺、材料及其系统等重大技术发明的个人和团队。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，聚焦获奖团队背后的故事，学会近日对荣获2021年度CSIG技术发明奖二等奖“视觉伪造可信鉴别关键技术及应用”的项目团队进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他们的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访团队吧。

问题一：首先非常感谢各位老师接受我们的采访，请先介绍一下团队成员：

中国科学院自动化研究所的多媒体鉴伪关键技术团队一直从事多媒体内容安全、人工智能安全等方面的研究工作，在图像、视频鉴伪等领域有着多年的技术积累和雄厚的科研实力。在包括T-IFS、CVPR、ACM MM等国际顶级刊物和会议上发表相关学术论文70余篇，获得授权专利20余项。团队完成人主持或主要参与了国家863计划、973计划，科技支撑计划、重点研发计划、国家自然科学基金等30余项国家和省部级科研项目。

团队在媒体内容深度伪造与反伪造国家重大科研任务中做出突出贡献，围绕深度伪造及反伪造国家战略需求，重点突破媒体内容深度伪造与反伪造对抗关键核心技术，与重要行业部门和骨干企业对接，凝练基础科学问题，合力持续攻关，形成一系列具有原创性、引领性、突破性的技术成果并在工信、网安、广电等领域获得应用部署。

团队第一完成人董晶，女，2010年博士毕业于中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室,导师谭铁牛研究员，现任中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心副研究员。董晶博士主要从事计算机视觉、生物特征识别、多媒体内容取证与安全前沿方向的技术研究，相关成果已成功应用于多个国家部委在多媒体智能鉴伪、生物特征大数据隐私保护等信息安全与国防安全方向的实际需求，助力推动网络安全防护核心技术攻坚。她先后以项目（课题）负责人承担4项国家自然科学基金、3项国家重点研发项目（课题）、国家重大专项子项及20余项省部级科研项目（课题）。已在国际权威期刊及学术会议上发表学术论文60余篇，发明专利20余项，其中包含3项美国专利。现为中国人工智能学会(CAAI)理事、杰出会员；中国图象图形学学会(CSIG)理事、副秘书长；CSIG女科技工作者委员会秘书长；CSIG数字媒体取证与安全专委会常委、副秘书长；北京图象图形学学会(BSIG)常务理事、青工委主任委员；中国科学院青年创新促进会会员；首都海智新型海智工作基地专家；美国电气电子工程师学会(IEEE) 高级会员、IEEE亚太区执行委员（2017-2022）、IEEE亚太区女工程师委员会主席（2017-2018）、IEEE女工程师协会北京分会副主席（2018-2022）、IEEE信号处理协会全球会员发展主席（2022-2024）；亚太信号与信息处理协会(APSIPA)多媒体安全取证专委会委员；国际模式识别联合会（IAPR）出版委员会委员、 IAPR 《Newsletter》主编， Elsevier 《Journal of Information Security and Application》国际期刊的副主编。她还曾担任IEEE 青年计算与通讯技术大会组织委员会主席（2009-2010）、IEEE 北京女工程师领导力峰会大会主席（2019-2021）、中国人工智能大会组委会联席主席（2015-2017）及多个本领域国际国内权威学术会议期刊、科研项目的评审与学术交流组织工作。她曾荣获第10届全国信息隐藏暨多媒体信息安全大会优秀论文奖、2015国际通信及信号系统大会最佳论文奖、2016年度IBM学院奖、2018年度国际模式识别大会最佳科技论文奖、2019年度中国人工智能学会杰出贡献奖、2020年度CSIG石青云女科学家奖、2021年度北京青年优秀科技论文奖、2021年度CSIG科技奖二等奖、2021年度吴文俊人工智能科学技术奖（技术进步科普类）。

团队第二完成人王伟，男，中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心副研究员。人工智能学会吴文俊优秀青年奖（2018年）获得者，中科院青促会（2020年）成员。2012年获中国科学院自动化研究所工学博士学位。主要从事多媒体内容安全、人工智能安全、多模态内容分析与理解等方面的研究工作。在重要的国内外学术刊物和学术会议上发表论文50余篇。现为中国图象图形学学会数字媒体取证与安全专业委员会常务委员、中国计算机学会计算机专业委员会委员、中国人工智能学会模式识别专业委员、中国图象图形学学会视觉大数据专业委员会委员。主持或参与国家和各部委科研项目10余项，并获得北京市青年人才托举计划支持。

团队第三完成人彭勃，男，中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心副研究员。获得Rokid人工智能科学奖、2018年北京市优秀毕业生等荣誉奖励。2018年获中国科学院自动化研究所工学博士学位,主要研究方向为计算机视觉、图像取证。现为中国图象图形学学会数字媒体取证与安全专业委员会委员。在国际顶级学术期刊和会议上发表论文20篇，主持与参与国家和省部级科研项目5项，并获得中国科协青年人才托举计划支持。

团队第四完成人王建文，男，中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心工程师。主要从事模式识别与图像处理、计算机视觉、多媒体内容安全方面的项目关键技术研发、集成等工作。申请国家专利5项，软件著作权3项，参与国家和省部级科研项目4项。

团队第五完成人谭铁牛，男，中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心研究员，现为中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、智能感知与计算研究中心主任。2013年当选中国科学院院士、2014年当选英国皇家工程院外籍院士和发展中国家科学院（TWAS）院士，2016年当选巴西科学院通讯院士。谭铁牛博士主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等相关领域的研究工作，目前的研究主要集中在生物特征识别、图像视频理解和信息内容安全等三个方向。他主持过一批由国家基金委、国家杰出青年基金、国家973计划、863计划、国际合作计划等资助的科研项目。现已出版编（专）著15部并在主要的国内外学术期刊和国际学术会议上发表论文600多篇，获准和申请发明专利140多项。他现为或曾为国际权威期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》、《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》、《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》等国际学术刊物的编委、《自动化学报》和《International Journal of Automation and Computing》主编。他曾为IEEE生物识别理事会主席、国际模式识别学会（IAPR）第一副主席、中国人工智能学会副理事长、中国图象图形学学会理事长，是电子电气工程师学会（IEEE）的Fellow、国际模式识别学会（IAPR）的Fellow、IAPR-IEEE国际生物识别学术会议（ICB）创始主席（Founding Chair）、亚洲模式识别学术会议（ACPR）创始主席、国际模式识别学会生物识别技术委员会创始主席。他曾获中国青年五四奖章、中国青年科技奖以及国家自然科学二等奖、国家技术发明二等奖和国家科技进步二等奖各1项。

团队合照

问题二：了解完了团队内的各位老师，请为大家简单的介绍一下项目的情况：

项目“视觉伪造可信鉴别关键技术及应用”属于人工智能、计算机视觉、生物特征识别与网络空间安全交叉领域。现有视觉伪造鉴别技术在复杂互联网环境中存在“伪造痕迹看不明、伪造线索找不准、伪造知识挖不深”三个核心瓶颈。项目完成人在30余项国家级、省部级等相关重点研发项目、重点基金项目以及人才项目等的资助下，开展了长期深入研究和发明创造，突破了伪造痕迹统计建模技术、可解释性伪造线索提取技术、取证知识设计与推理，实现了视觉伪造的可信鉴别技术应用，对保障图像视频可信应用具有重大意义。

项目成果已成功应用于公安、网信、工信等网络安全重要监管服务领域，在相关部委专项工作中发挥了重要作用。项目成果为网络新媒体内容安全和可信性评估提供了新方法、新技术，已授权发明专利15项，其中3项为美国专利；已发表高水平相关学术论文60余篇，多次获得最佳论文奖；获得多项中央财政直接支持的重点研发专项、科技部国家重点研发计划在内的30余项国家和部委项目的大力支持，近5年累计获得项目资助经费近亿元，取得了良好的技术推广价值和社会效应。项目的核心技术在相关企事业单位的生产实践中，也发挥了重要作用，受到用户好评。

问题三：请问各位老师在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

阅读文献：这是科学研究中比较重要的一项工作，能够通过文献阅读了解当前国内外本领域最新研究现状及趋势。科研idea都不是凭空冒出来的，大量的文献阅读是基础。当然阅读文献并不是指简单阅读，而应针对领域内经典算法论文多读多想，并提炼有价值的东西，多思考并从中受到一些启发，对以后的研究有什么帮助。记得要使用文献管理工具，分类整理。

提出问题：首先通过阅读文献后对自己研究方向的学术研究现状有深刻的理解，并能知道哪些研究问题已经解决，哪些未解决，针对未解决问题，继而提出自己的idea，并与同行学者深入讨论交流，多问为什么。

平衡能力：平衡好科研和生活的关系，加强自律，加强时间管理意识，除了高效工作，应多参加体育锻炼，有好的身体才能投入更多的精力去科研。

问题四：在项目的研究过程中有遇到什么困难吗？大家是如何解决的呢？

突破固有研究思想束缚：在研究传统的图像通用隐写分析方法时，人工设计特征的通用隐写分析技术是主流研究思路，并且也取得较快的发展。但在研究过程中发现人工设计特征是一种非常费力、启发式的方法，有效特征的设计选取更多的依赖于人的经验，且需要花费大量的时间精力。我们结合深度学习方法，首次成功实现了基于深度学习的隐蔽通信检测技术，并颠覆了该领域基于“人造特征”的传统范式。之后基于深度学习的隐写分析得到了更多地关注。