本报讯 5月1日，由印刷与包装工程学院主办的《基于机器学习的图像质量评价》学术报告会在我校金花校区研究生学术年会印包学院分会场举行。高新波教授应邀为我校广大师生学者做题为“基于机器学习的图像质量评价”的学术报告。我校部分教师与11、12级研究生参加了报告会。

    高新波教授首先回顾了图像的发展史，列举了最早1825年的凹版照片一直发展到今天的数码相片，由这些照片提出“如何评价照片的质量”的问题，指出人们希望通过机器学习的方法来学习人眼视觉的评价机理，以获得与主观评价相吻合的客观评价结果。高新波教授在介绍图像质量方法研究进展及现状的基础上，重点介绍了在大数据背景下三大类基于机器学习的图像质量主观评价结果的数据挖掘方法，即基于稀疏表示的方法，基于多核学习的方法，以及基于弱监督流行学习的方法。

    最后高教授简要介绍了图像质量评价方法的研究趋势与应用前景。在报告会的提问环节，高新波教授与在场师生进行了深入的交流互动，并就三类的学习方法上的问题进行了耐心细致的解答。整个报告幽默风趣，旁征博引，赢得了师生的阵阵掌声。

    高新波，现为长江学者特聘教授，承担包括国家杰出青年科学基金在内的科研课题十余项，发表SCI论文120余篇，Google Schol 引用4000余次，获省部级自然科学一等奖2项、二等奖1项。现为综合业务网理论及管件技术国家重点实验室主任，IET Fellow、IEEE高级会员、中国计算机学会理事、多值逻辑与模糊逻辑专委会主任，中国图像图形学学会常务理事，陕西省图像图形学学会副理事长。担任Signal Processing、Neurocomputing 等10个国内外学术期刊的变为，曾先后入选教育部新世纪优秀人才支持计划（2004）、新世纪百千万人才国家级人选（2009）、陕西省重点科技创新团队支持计划(2011)、驾驭不长江学者传新团队支持计划（2012），获得霍英东教育基金会高等院校青年教师奖（2006）、陕西省青年科技奖（2010）等。