多媒体旗舰会议第19届IEEE国际多媒体年会（IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2018）于近日在美国圣地亚哥召开。北京邮电大学冯春燕教授、郭彩丽教授和博士研究生楚云霏共同完成的论文《Social-guided representation learning for images via heterogeneous hypergraph embedding》（基于异构超图嵌入的社交指导的图像表征学习）荣获IEEE ICME大会最高奖项——钻石最佳论文奖（World’s FIRST 10K Best Paper Award—Diamond Best Paper）。该奖项由国际电气与电子工程师学会IEEE设立，评审人综合考虑论文的创新性、专业性、应用价值等方面，授予投稿论文中表现突出的工作。

IEEE ICME由IEEE Computer Society、Circuits and Systems Society、 Signal Processing Society以及Communications Society共同主办，是计算机多媒体领域最重要的国际会议之一，涵盖文本分析、图形图像、视频、语音音频等多媒体数据的挖掘、学习、处理、压缩、通信与应用等主题。大会最佳论文奖是多媒体信号处理学术界的顶级奖项之一，本次大会由548位评阅人和53位多媒体领域国际顶级学者从来自36个国家的582篇稿件中评选出7篇最佳论文，其中1篇钻石最佳论文奖（ Diamond Best Paper Award），6篇铂金最佳论文奖（Platinum Best Paper Award）。获奖公告将同时刊发在IEEE Transactions on Multimedia、IEEE Multimedia、IEEE Communications以及IEEE Signal Processing Magazine等多媒体领域顶级期刊上。

此次我校师生的获奖论文《Social-guided representation learning for images via heterogeneous hypergraph embedding》提出了一种新的图像特征表征方法，创新性地引入社交信息，并将图嵌入和深度神经网络的研究成果引入到图像特征提取中，解决了传统图像特征提取依赖大量人工标注、缺乏上层语义信息等难题。实验结果表明，该方法得到的特征在图像数量爆炸式增长的背景下实现图像分类、跨模态检索等任务上取得了领先的成果，尤其是对未来由以内容为中心转为以用户为中心的各类应用如内容推荐、个性化检索等提供了强有力的支持。该论文对社交多媒体的研究提供理论支持，得到国内外同行的广泛关注，获得评委和与会专家的一致好评，对高层视觉特征等人工智能领域的学术研究和潜在应用产生重要影响。