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博士生姜求平的学术论文“Learning Sparse Representation for Objective Image Retargeting Quality Assessment”被计算机科学人工智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Cybernetics》录用并在线发表（//ieeexplore.ieee.org/document/7898810/）。该期刊影响因子高达4.943，录用率仅为10%，为中科院SCI分区工程技术类一区，是计算机科学人工智能领域顶尖期刊。该论文针对重定位图像，探索了重定位失真内在生成机理，构建了一个基于稀疏表示理论的客观性能度量模型。该论文的研究可为各类可视媒体的智能适配显示应用提供有效的度量准则。姜求平同学科研成果突出，已经以第一作者在IEEE Transactions/Letters等领域内权威期刊上发表SCI论文8篇，连续三次获得研究生国家奖学金、宁波大学曹光彪研究生科研奖、浙江省优秀毕业生、最美信息学子等奖励与荣誉。
该论文的指导教师为博彩导航
邵枫教授，这也是课题组在该期刊上发表的第三篇论文。近年来课题组围绕三维视频系统的采集、编码、显示等核心环节的高效表示与处理问题进行深入探索研究，已在IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Multimedia、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Broadcasting等领域内顶级/权威期刊上发表高水平论文近20篇，有1篇论文入选ESI高被引论文，2016年获得国家优秀青年科学基金资助。
（文/图：郑莲敏）
