【获奖】自动化所杨小汕博士、徐常胜研究员分获2017年度“中国科学院优秀博士学位论文”、“优秀导师奖”- 专知

【获奖】自动化所杨小汕博士、徐常胜研究员分获2017年度“中国科学院优秀博士学位论文”、“优秀导师奖”

中国科学院自动化研究所模式识别实验室多媒体计算团队——杨小汕博士获得“中国科学院优秀博士学位论文”。2017年，中科院共有100篇博士论文入选“优秀博士学位论文”。

日前，中科院自动化所模式识别实验室多媒体计算团队杨小汕助理研究员的博士学位论文“基于深度学习的多媒体数据感知与计算研究”入选2017年“中国科学院优秀博士学位论文”。同时多媒体计算团队负责人徐常胜研究员作为博士学位论文的指导老师获得2017年“中国科学院优秀导师奖”。

中科院优秀博士论文的主要评选标准：论文选题为本学科前沿，理论或方法上有创新，达到国内同类领域的领先水平或国际同类领域的先进水平，具有较好的社会效益或应用前景，论文符合学术规范、材料翔实、推理严密、文字表达准确。2017年，中科院共有100篇博士论文入选“优秀博士学位论文”。

杨小汕博士的学位论文从网络多媒体数据的复杂特性出发，以深度神经网络为技术基础，学习平台无关以及具有跨模态特性的语义特征表示，并应用于社会事件的发现与识别。论文的主要研究成果及创新点：(1)提出了多模态数据的跨平台特征表示学习方法。通过多模态跨平台特征表示，解决了多模态数据在不同平台上的特征迁移问题。(2)提出了基于深度学习的视觉语义属性学习方法，实现了在排序损失函数约束下学习图像的视觉属性特征。提出基于文本信息的视觉属性自动挖掘方法，缓解人工标记属性的方法耗时耗力的问题。(3)提出了基于卷积神经网络的视频和文本特征映射方法，缓解少量训练样本的视频分类任务中监督信息不足的问题。

杨小汕：博士，助理研究员

中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室助理研究员。于2016年7月在自动化所获得模式识别与智能系统专业博士学位。读博期间参加了多项重要课题，如973、国家自然科学基金重点项目等，取得了出色的研究成果。已发表7篇SCI检索国际期刊论文（包括TMM、TOMM、TIP），3篇EI检索国际会议论文（包括ACM Multimedia）。研究成果获得中国多媒体大会(ChinaMM 2017)最佳论文奖, 申请了2项发明专利。获得中科院院长优秀奖，博士研究生国家奖学金，中科院大学三好学生，中科院自动化所攀登一等奖学金，Rokid奖学金。

杨小汕个人主页：http://yangxs.ac.cn/

附注：徐常胜研究员获得了“中国科学院优秀导师奖”！