日前，我校计算机学院俞俊教授为第一作者的科研论文“Click Prediction for Web Image Reranking Using Multimodal Sparse Coding”（基于多模态稀疏编码的点击预测图像重排）荣获2016年IEEE信号处理学会（IEEE Signal Processing Society）最佳论文奖。

　　IEEE信号处理学会是IEEE下属主要学会之一，其颁发的最佳论文奖是信号处理（含图像处理）领域最有影响力的国际学术奖项之一。该奖项每年从过去5年的IEEE信号与图像相关的著名期刊中，由权威专家评选出最佳论文。俞俊教授此次获奖的论文于2014年发表在图像处理领域顶级期刊IEEE Trains. Image Processing(TIP)上。

　　论文提出的基于稀疏编码的多模态超图学习方法，克服了传统方法中实际视觉内容和与图像关联的文本元数据不匹配的缺陷，准确实现了提取的视觉特征和图像间语义的相似性描述。论文提出，通过预测图片点击来解决点击数据稀缺问题，然后借助超图学习方法，应用点击数据进行重排图像，之后通过交替优化，可以获得不同模态和稀疏编码下的权重，最后采用投票策略利用图像相应的稀疏编码实现点击预测。该方法具有理论模型简洁优美、优化算法高效等优点，在解决数据难题的基础上优化了预测精度，为大规模图像检索的发展作出了突破性的贡献。该论文自2014年发表以来，在google scholar被引次数已达182次。

　　值得一提的是，2015年俞俊教授为第一作者的论文“Exploiting Click Constraints and Multiview Features for Image Reranking”曾获多媒体领域国际顶级刊物IEEE Transactions on Multimedia（2012-2014年度）最佳论文奖（1/517），是国内学者首次以第一作者获得该奖项。

　　俞俊，我校计算机学院教授，博士生导师，长期致力于计算机动画、图像处理、机器学习等研究，在图像分析和多媒体应用方向发表期刊及会议论文47篇，其中IEEE Transactions系列论文13篇。截至目前，其论文被SCI收录41篇，第一作者论文SCI他引391次；发表论文Google学术总引用1752次。近年来先后获得国家自然科学基金“优秀青年基金”、教育部“新世纪优秀人才”计划、浙江省“钱江学者”特聘教授、浙江省151人才工程“第一层次”人才等项目资助及培养，主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金优秀青年基金项目、浙江省自然科学基金杰出青年基金等项目多项。（计算机学院）