11月12日，中国图象图形学学会（CSIG）公布2018年度“CSIG优秀博士学位论文奖”评选结果名单。电子信息与通信学院白翔教授指导的博士生柏松的博士论文《基于上下文的相似度学习理论与方法研究》入选。今年全国仅有十人获此殊荣。

   在计算机视觉领域，物体检索长期以来一直是一个前沿且基础的研究热点。柏松在导师白翔教授指导下撰写的博士论文，以基于上下文的相似度学习研究侧重点，在图像检索、形状检索、人脸检索等不同检索任务上，取得了大量突破性的研究成果，通过挖掘上下文信息这一全新视角，结合机器学习这一前沿领域，取得较现有方法更为鲁棒的相似性度量，有效的提升了检索精度。

“CSIG优秀博士学位论文奖”旨在推动中国图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长。授予在图像图形及其相关领域的基础理论或应用研究中取得重要成果，或在关键技术或应用技术创新等方面成果显著的博士学位论文作者。根据《中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖评选条例》，学会从2018年6月1日起，开始受理2018年度“中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖”的推荐。经资格审查、同行专家初评和会议终评三个阶段，最终评选出10篇CSIG优秀博士学位论文奖，以表彰他们的博士论文在创新及学术影响力方面的突出表现。

今年我院在人工智能领域尤其是计算机视觉方向研究成果丰硕，科学研究和人才培养齐头并进，已形成相互促进、良性循环的格局。2018年度我院已在人工智能最高水平期刊TPAMI上录用三篇长文，第一作者均为本院博士生。柏松此次获奖标志着电信学院人工智能研究所在人才培养质量方面取得了又一实质性突破。