CSIG自然科学奖授予在我国图像图形领域基础研究和应用基础研究中阐明自然现象、特征和规律，做出重大科学发现的个人和团队。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，聚焦获奖团队背后的故事，学会近日对荣获2023年度CSIG自然科学奖二等奖“面向视觉任务的鲁棒特征表示与学习”的项目团队进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他们的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访团队吧。

问题一：首先非常感谢各位老师接受我们的采访，请先介绍一下团队成员：

项目团队由五位老师组成。我是陈健生，来自北京科技大学计算机与通信工程学院，我的主要研究方向是鲁棒视觉智能。马惠敏教授和胡天宇教授是我的同事。马惠敏教授是我国计算机视觉与认知心理学交叉学科的专家，是北京科技大学领军学者，鼎新实验室主任。胡天宇副教授的主要研究方向是通用人工智能，曾入选北京市青年托举计划。团队的另两位老师来自清华大学。沈渊教授来自电子工程系，主要从事智能协同、优化控制方面的研究，曾入选国家青年海外高层次人才引进计划。李雪明副教授来自生命科学学院，主要研究方向是显微三维重构方法。

问题二：了解完了团队内的各位老师，请为大家简单的介绍一下项目的情况：

在各类计算机视觉任务中，鲁棒的视觉特征都起着至关重要的作用，其表示和学习是关键的科学问题，本项目围绕这一关键科学问题开展了系统深入的研究，重点研究了视觉分类任务的对抗鲁棒特征构型，以提升对抗条件下特征的鉴别能力；图像分割任务的鲁棒特征表示与优化，以提升特征的对象信息保持能力；检测与重建任务的深度特征鲁棒学习方法，以提升特征表达的空间一致性。本项目的代表性成果发表于TPAMI，Nature子刊，CVPR，ICCV等重要期刊与会议。8篇代表性论著被Larry Davis，Roberto Cipolla，Luc Van Gool等计算机视觉领域知名学者，及超过30位的国际学术组织会士引用。项目所提出的方法取得了显著性能突破，被OpenCV采纳，在多项视觉任务中超越了麻省理工、卡耐基梅隆、马普所 等单位提出的此前最优方法。

问题三：请问各位老师在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

好的科研工作往往是聚焦相关领域最为核心的问题，因此研究方向的选取是科研的核心问题。另外，科研工作既需要个人的钻研，也需要团队的合作与交流，良好的项目团队组织是科研的重要保障。最后，细节决定成败，在科研工作的各个环节都需要秉持严谨求实的科学态度和积极勇敢的批判精神。

问题四：在项目的研究过程中有遇到什么困难吗？大家是如何解决的？

科研工作的目标是探索人类知识的边界，本质上就是困难的。无论是资源和资金的争取，还是任务的分解和压力的管理，乃至具体到实验的操作与论文的撰写，其中都存在很多需要克服的困难。一个好的项目团队会将这些困难视为挑战，并在克服挑战的过程中寻求到科研的乐趣，这也是我个人和我们团队一直努力要达成的状态。

问题五：最后，大家有什么获奖感言想说呢？

感谢项目团队老师和同学们的辛勤付出，感谢北京科技大学和清华大学所提供的优秀科研平台的支持，感谢拉斯维加斯手机娱乐网站 为领域的研究者们提供的宝贵交流与展示的机会。这次的获奖也激励我们未来更为积极的投入创新性研究，为推动图像图形学的发展和繁荣，服务国家需求贡献绵薄之力。