 王延江教授（左）和刘伟峰副教授（右） |
近日，信息与控制工程学院王延江教授领导的模式识别与智能信息处理团队在“p-Laplacian流形正则化及其应用”研究方面取得进展，其最新科研成果《基于p-Laplacian正则化稀疏编码的人体动作识别》（p-Laplacian Regularized Sparse Coding for Human Activity Recognition）在IEEE Transactions on Industrial Electronics上发表。
该研究成果由我校信息与控制工程学院刘伟锋副教授、王延江教授与悉尼科技大学陶大程教授等合作完成。刘伟锋副教授为论文第一作者，红宝石9999hbs（华东）为第一署名单位。
随着便携式智能设备及计算机网络技术的发展，每天都有万亿级的图片、视频等多媒体数据上传到网络，对这些多媒体大数据进行人工标注与分类是非常耗时耗力甚至不可能完成的工作，因此自动多媒体数据的标注与分类方法研究是一项有意义的工作。
该研究成果等在流形正则化的半监督学习框架下，提出基于p-Laplacian正则化的稀疏编码算法并将其应用于人体动作识别。P-Laplacian是传统流形graph Laplacian的非线性形式，能够更好的对样本分布的局部结构进行描述，因而在半监督学习中拥有更好性能。论文分析了p-Laplacian对于局部结构保持的理论优点，提出p-Laplacian正则化稀疏编码的计算模型和优化方法，该模型可以应用于包括人体动作识别在内的多媒体大数据的标注和分类，为样本分布结构的高阶流形描述提供了新思路。
IEEE Transactions on Industrial Electronics主编IEEE Fellow Huijun Gao教授及匿名审稿人对该工作给予较高评价，认为p-Laplacian是描述高阶流形结构的有效方式之一，该方法的提出丰富了流形学习及半监督学习理论。
近年来，模式识别与智能信息处理团队在多媒体计算、模式识别、智能信息处理等方面取得一些重要成果，在IEEE Trans. on Image Processing、IEEE Trans. on Industrial Electronics、IEEE Trans. on Multimedia、Pattern Recognition、Computer Vision and Image Understanding等国际权威期刊发表论文多篇，其中以红宝石9999hbs（华东）为第一署名单位发表的论文有两篇入选ESI高被引论文，分别被引111次和76次，1篇论文入选2015年10月ESI热点论文。该系列工作得到国家自然科学基金项目、山东省自然科学基金项目和红宝石9999hbs（华东）自主创新项目支持。
IEEE Transactions on Industrial Electronics是电气电子领域国际顶级期刊，主要报道信息、控制、电气及工业电子等领域最新的研究进展，期刊影响因子6.383，属于SCI一区TOP期刊。
论文详情见http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7448894
