电工学院李鸿升副教授在IEEE顶级期刊PAMI发表文章电子科技大学成电新闻网

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电工学院李鸿升副教授在IEEE顶级期刊PAMI发表文章

文：电工学院图：电工学院来源：原电子工程学院时间：2015-03-03 9501

　　近日获悉，我校电子工程学院李鸿升副教授为第一作者的科研论文（长文）：Feature Matching with Affine-Function Transformation Models（基于仿射函数几何变化模型的特征匹配算法）在IEEE汇刊中的顶级刊物PAMI（模式分析与机器智能汇刊）上发表。该论文的第一作者单位为电子科技大学电子工程学院，合作单位为美国里海大学、美国德克萨斯大学阿灵顿分校以及美国罗格斯大学。截至目前，李鸿升以第一作者身份在IEEE Trans. PAMI上已发表3篇长文。

　　特征匹配结果：（a）模板图像特征点；（b）输入图像特征点；（c）特征匹配结果。

　　特征点匹配是计算机视觉中的一个重要基础问题，给定多幅不同图像中的相关特征点，该问题要求求解这些特征点之间的对应关系。特征匹配算法在计算机视觉领域中的物体检测、物体识别、物体跟踪、图像匹配、图像检索、光流估计、三维模型重建等方面均有着广泛的应用。现有特征匹配算法仅能支持几个或一小类几何变换模型，极大的局限了匹配算法的应用范围。该论文通过将匹配问题建模为凸优化问题，首次支持所有能够被仿射函数和凸约束条件表达的几何变换模型，这些模型极大扩展了算法能够支持的几何变换模型的种类，以及算法的可应用范围。该算法的提出也为更好地解决特征匹配问题提供了全新的解决思路。

　　李鸿升的主要研究方向包括计算机视觉、机器学习以及医学图像处理，其以第一作者身份在计算机视觉领域顶级期刊IEEE Trans. PAMI发表长文3篇（其他2篇分别发表于2011年6月及2013年2月），在计算机视觉以及医学图像处理领域顶级国际会议（CVPR/ICCV/MICCAI/IPMI）发表论文6篇。其中MICCAI 2010的论文被大会选为口头报告论文，录取率仅为5.8%。同时他还获得2013年国家自然科学基金青年基金项目，以及2014年成都市高层次创新创业人才计划（长期项目创业类）资助。同时李鸿升被多家刊物和国际会议邀请为审稿人，包括IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Trans. Medical Imaging, IEEE Trans. Image Processing，IEEE Trans. Circuit System and Video Technology等。

　　IEEE Trans.PAMI，全称为IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，是人工智能、模式识别、图像处理、计算机视觉领域的顶尖国际期刊之一，2013-2014的年度影响因子为5.694，5年影响因子（5-year Impact factor）为7.015，是计算机科学与人工智能领域的5个一区刊物之一。国内一流科研单位每年独立在PAMI上发表的文章数量极为有限。