脑启发式图像/视频质量评价技术

报告摘要：客观视像质量评价技术在以影像质量优化为目的的智能处理系统中具有重要指导意义。针对客观质量评估过程中的大数据集匮乏、与主观感知一致性差等难题，首先借助集成标注方法构建了百万量级图像及视频数据集，为评估学习奠定数据基础；接着，从大脑认知机理出发，分析空域内容感知特性并提出基于大脑内在推导机制的图像质量衰减理论，进而构建基于语义衰减的客观图像质量评价模型；最后，探索大脑感知时域信息时的视频长短时质量衰减特性，揭示基于连续依赖感知机制的时序衰减规律，并构建基于异质知识集成的视频质量评价模型，使得客观质量预测结果更加符合主观感知。

专家姓名：吴金建

专家简介：西安电子科技大学教授、博导，国家优秀青年基金获得者。分别于2008年、2014年获得西安电子科技大学学士、博士学位，2019年破格晋升教授。获国家自然科学二等奖、陕西省自然科学一等奖、陕西省青年拔尖人才、教育部霍英东青年基金等。面向人工智能国家战略及重大需求，长期从事仿生成像、智能信号处理等方面的理论和应用研究。主持jkw国防创新项目、国家自然基金项目、教育部与zf联合基金青年人才项目等多项国家课题，开发出多套仿生成像及智能信息处理系统并交付使用。已发表相关学术论文百余篇，获IEEE电路与系统旗舰会议ISCAS2013“最佳学生论文奖”、国际人工智能大会CICAI2021“最佳学生论文提名奖”等。