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荆晓远教授研究工作在CCF三大A类会议上取得新突破

来源:    浏览量:2424    发布时间:2015-06-17 18:47:29

近日,从荆晓远教授课题组传来喜讯,其研究成果分别被中国计算机学会(CCF)推荐的A类会议接收发表,包括软件工程基础国际会议(FSE 2015)、计算机视觉与模式识别国际会议(CVPR 2015)、人工智能国际联合会议(IJCAI 2015)。这是继2014年荆教授课题组在ICSE 2014AAAI 2014A类会议发表研究论文3篇后的又一研究进展。

被软件工程领域国际顶级会议FSE 2015接收的论文,提出了一种新颖的跨公司软件缺陷预测方法。由于软件系统的复杂性和项目周期的紧促,对每一个软件模块进行详尽地测试几乎是不可能的。准确预测软件模块是否有缺陷有助于有效地分配有限的测试资源,从而提高软件系统质量。软件缺陷预测技术一直是软件工程领域最活跃的研究工作之一。它在分析软件质量、平衡软件成本方面起着重要的作用,受到国内外学者密切关注。

被计算机视觉与模式识别领域国际顶级会议CVPR 2015接收的论文,提出了一种基于半耦合低秩鉴别字典学习的超分辨率行人重识别新方法。行人重识别是判断在某一个摄像头中出现过的行人是否在另一个摄像头中再次出现的过程。该技术广泛应用于行人追踪和远程监控等多个领域。然而,视角、光照、背景和遮挡等因素会引起不同摄像头之间行人外貌特征的显著变化,使得行人重识别问题面临巨大的挑战。这是我院首次在CVPR会议上发表论文。

被人工智能与机器学习领域国际顶级会议IJCAI 2015接收的论文,提出了一种适用于半监督条件下网页分类的特征学习算法,它学习网页数据视图内与视图间的流形鉴别特征,取得了良好的分类效果。随着网络技术的迅猛发展,各行各业每天都会产生大量的网页数据,如何快速有效地为特定行业应用找到有参考价值的相似网页,是数据分析和管理技术需要重点研究的一项课题。

      上述研究成果将有力地推动我院在软件工程、计算机视觉、机器学习与数据管理等领域的研究工作。

 

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