北理工智能化圖形生成方面取得科研進展


  近日,北京理工大學光電學院許廷發教授與指導的李佳男博士生的研究成果“LayoutGAN: Synthesizing Graphic Layouts with Vector-Wireframe Adversarial Networks”被IEEE旗下,模式識別和機器學習領域國際頂級期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence發表。該研究成果由許廷發教授團隊與美國Adobe公司、加拿大多倫多大學合作完成。

  近年來,人工智能技術在圖像理解,自然語言處理等領域取得了飛躍的進步。其中,如何利用生成模型對輸入數據進行自主建模,使得機器朝著更加“智慧”的方向發展,正在受到越來越廣泛的關注。然而,傳統的生成模型通常僅局限于圖像增強與生成高分辨率圖像。通過與國際知名科研機構深度合作,北京理工大學許廷發教授團隊率先提出新型LayoutGAN生成模型,利用人工智能技術進行幾何圖形自動化布局與設計,并可以成功應用于文檔智能布局,網頁自動化設計等眾多領域。該項研究為智能化圖形生成設計提供了新的思路,豐富并擴展了人工智能技術的實際應用,是對國家新一代人工智能發展規劃以及北京理工大學加強海外學術交流合作號召的積極響應。

  IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI) 是人工智能、模式識別、圖像處理等研究領域的權威期刊,影響因子17.73,被中國計算機協會(CCF)推薦為人工智能領域A類期刊,對所刊登論文的原始創新性要求較高。

  原文鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/8948239

  Jianan Li, Jimei Yang, Aaron Hertzmann, Jianming Zhang, Tingfa Xu. LayoutGAN: Synthesizing Graphic Layouts with Vector-Wireframe Adversarial Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020, DOI: 10.1109/TPAMI.2019.2963663

  

附作者簡介:

  李佳男,北京理工大學光電學院2013級直博生,師從許廷發教授,研究方向為光學成像探測與識別、圖像與視頻處理、計算機視覺、多媒體。2015年由國家高水平公派留學項目資助前往新加坡國立大學(NUS)進行為期兩年的博士生聯合培養,外方導師為計算機視覺領域著名學者顏水成,馮佳時教授。

  讀博期間,曾獲得王大珩高校學生光學獎、博士研究生國家獎學金、北京理工大學高水平博士學位論文育苗基金、北京理工大學優秀研究生學位論文等多項創新人才獎勵,并獲得2017年ImageNet國際大規模視覺識別挑戰賽目標定位任務的團隊冠軍。累計在IEEE TPAMI、TCSVT、TMM等SCI期刊以及CVPR、ICLR、NeurIPS等國際頂級會議上發表論文15篇,其中第一作者8篇,總引用次數超過1000次。同時,還多次擔任IEEE TCSVT、TMM等SCI期刊以及ICCV 2019、CVPR 2020等國際頂級會議的審稿人。

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