| 评审组： | 计算机与系统科学组 | | 项目名称： | 社会媒体中图像自动描述关键技术研究 |
| 提名单位： | 陕西省计算机学会 |
| 提名等级： | 二等奖 |
| 提名单位意见： | 我单位认真审阅了该项目提名书及附件材料，确认全部材料真实有效，并按照要求对该项目的基本情况进行了公示，公示期间无异议。
该项目面向社会媒体中的图像理解。由于社会媒体体量巨大、内容丰富、信息碎片问题严重、内容的演化速度快，因此社会媒体的内容分析是非常具有挑战性的。该项目主要任务是理解社交平台上图像的内容与高层语义，该项目研究社会媒体中的图像自动描述问题。具体说来，该项目在如下方向取得了五个科学发现：1）面向图像Graph的主题建模与图像表示；2）基于LDA-MDT主题模型的无监督图像目标发现；3）多模态层次化图像-文本联合表示与检索；4）面向Long-tail的多模态图文检索；5）基于深度学的排序回归与人脸年龄识别。
根据《陕西省科学技术厅关于2025年度省科学技术奖提名工作的通知》，参照陕西省自然科学奖评定条件和评定标准，提名该项目参评陕西省科学技术二等奖。
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| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 代表性论文专著目录： | 
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| 主要完成人情况： | - 姓名：牛振兴
排名：1
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西安电子科技大学
完成项目时所在单位：西安电子科技大学
对本项目主要学术贡献：承担了绝大部分的工作，包括课题的选取，课题的执行。以第一作者身份发表代表作中的4篇论文。以通信作者身份发表代表作中的第5篇论文。
对科学发现1）面向图像Graph的主题建模与图像表示；2）基于LDA-MDT主题模型的无监督图像目标发现；3）多模态层次化图像-文本联合表示与检索；4）面向Long-tail的多模态图文检索；5）基于深度学的排序回归与人脸年龄识别都有贡献。
- 姓名：王乐
排名：2
行政职务：西安交通大学人工智能与机器人研究所所长助理
技术职称：教授
工作单位：西安交通大学
完成项目时所在单位：西安交通大学
对本项目主要学术贡献：共同完成五篇代表作中的四篇（第一、第二、第四、第五篇）。
对科学发现：1）面向图像Graph的主题建模与图像表示；3）多模态层次化图像-文本联合表示与检索；4）面向Long-tail的多模态图文检索；5）基于深度学的排序回归与人脸年龄识别都有贡献。
- 姓名：周默
排名：3
行政职务：无
技术职称：无
工作单位：西安电子科技大学
完成项目时所在单位：西安电子科技大学
对本项目主要学术贡献：聚焦图像排序方向，在算法层面进行深入研究，深度参与了三篇论文的研究工作（两篇论文的第二作者和一篇论文的第一作者）。
对科学发现：3）多模态层次化图像-文本联合表示与检索；4）面向Long-tail的多模态图文检索；5）基于深度学的排序回归与人脸年龄识别都有贡献。
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| 主要完成单位： | - 单位名称：西安电子科技大学
单位贡献：该项目面向社会媒体中的图像理解。由于社会媒体体量巨大、内容丰富、信息碎片问题严重、内容的演化速度快，因此社会媒体的内容分析是非常具有挑战性的。该项目主要任务是理解社交平台上图像的内容与高层语义，该项目研究社会媒体中的图像自动描述问题。具体说来，该项目在如下方向取得了五个科学发现：1）面向图像Graph的主题建模与图像表示；2）基于LDA-MDT主题模型的无监督图像目标发现；3）多模态层次化图像-文本联合表示与检索；4）面向Long-tail的多模态图文检索；5）基于深度学的排序回归与人脸年龄识别。
西安电子科技大学作为本项目第一完成单位，全面负责项目的总体规划、设计、实施与组织，为本项目提供了大力支持和充分保障，确保了项目的顺利进行。
- 单位名称：西安交通大学
单位贡献：深度参与该项目。对五个科学发现中的四个有实质性贡献。具体如下：1）面向图像Graph的主题建模与图像表示；2）多模态层次化图像-文本联合表示与检索；3）面向Long-tail的多模态图文检索；4）基于深度学的排序回归与人脸年龄识别。
西安交通大学作为本项目第二完成单位，负责多项核心技术研究，为本项目提供了大力支持和充分保障，确保了项目的顺利进行。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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