计算机学院（国家示范性软件学院）明安龙教授团队两篇论文被人工智能领域

国际旗舰会议IJCAI 2022接收

近日，人工智能领域顶级会议IJCAI 2022 (the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence) 公布了论文录用结果，计算机学院（国家示范性软件学院）明安龙教授指导研究生在颜色恒常性和图像美学评估方向两篇论文被录用，第一作者分别为二年级硕士生张志峰和二年级博士生何帅，第一篇论文的指导老师还包括康学净副教授。据官方公布，IJCAI 2022共收到4535 篇投稿，录取率仅为15%。

在图像美学评估录用论文中，针对现有图像美学评估研究数据集质量不高，模型感知能力不足的问题，研究组以规范数据采集，丰富数据场景，完善数据标注为工作目标，以项目组同期立项的 “移动终端图像美学元数据” ITU国际标准为上层指导，首次提出了一个面向多主题的美学评估数据集。依托该数据集，实现了美学-主题-色彩联合共建的基准模型，有效拟合人类对于各类主题及场景的美学感知，从而极大增强了美学评估的准确性。同时发布了一个大型的benchmark，为同类研究提供了完善和公平的赛道比较。

图1 多主题图像美学评估基准模型

图2 多主题图像美学数据集

在颜色恒常性录用论文中，针对基于深度学习的颜色恒常性网络使用多相机域数据发生的模型退化问题，研究组提出了基于领域对抗学习的颜色恒常性网络—DALCC，从多相机域特征差异最小化和光照标签的对齐与映射两个维度解决相机域差异造成的模型退化问题，从而实现多相机域数据的高效联合利用，有效地提升了颜色恒常性算法的精确性和稳定性。

图3 颜色恒常性——领域对抗颜色恒常性网络—DALCC