近日，学院2022级硕士研究生周晓颖同学在庞希愚副教授指导下以第一作者身份在人工智能国际顶级期刊《Pattern Recognition》发表题为“Adaptive division and priori reinforcement part learning network for vehicle re-identification”的学术论文。

车辆重识别是人工智能及计算机视觉研究领域的一个重要研究问题，旨在实现跨摄像头跨场景下车辆的自动识别与检索。学习细微的判别信息对于区分相似车辆至关重要。虽然使用辅助模型能够准确定位车辆部件，但其对数据分布变化较为敏感。而刚性分割策略，尽管能够利用先验信息学习可解释的部件特征，却破坏了语义的连续性，增加了噪声的干扰。本研究提出了自适应划分部件学习方法和先验强化部件学习方法用于区分相似车辆，取得了良好效果。

Pattern Recognition是专注于模式识别研究的国际权威学术期刊，创刊于1968年，由Elsevier公司出版，在人工智能领域具有很高的学术声誉，是中科院SCI一区TOP期刊、CCF推荐人工智能领域B类期刊，最新影响因子为7.5。

 周晓颖，学院研机械信电221班研究生，师从庞希愚教授和王成副教授。研究方向为基于自注意力机制的车辆重识别，致力于探索和利用深度学习与自注意力机制相结合的方法，提高车辆重识别系统的准确性和鲁棒性，以解决复杂场景下的车辆身份匹配问题。攻读硕士期间以第一作者身份发表中科院一区SCI论文1篇，授权发明专利1项；积极参与大学生创新创业训练计划项目并参与省级项目立项；曾获校级研究生二等学业奖学金、研究生三等学业奖学金。

                                                     （文图/周晓颖）