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“大规模高效视觉搜索基础理论与方法”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：

我们的团队成员包括合肥工业大学洪日昌教授，汪萌教授，胡珍珍副研究员和中国科学技术大学周文罡教授、李厚强教授。

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：

大规模高效视觉搜索基础理论与方法立足于国家人工智能发展战略需求，面向互联网视觉大数据搜索，而展开的一系列研究，并取得了一系列具有创新性的研究成果。信息技术与经济社会的交汇融合引发了互联网视觉数据的迅猛增长。图像数量的急剧增多，不仅给存储系统带来巨大的困难，对于如何快速访问和查找用户所需要的图像也带来前所未有的挑战。要实现所需图像的快速且精准的查找，迫切需要实现对互联网视觉数据对搜索边界的完备化构建，对搜索目标的精准化表征以及对搜索空间的紧凑性表达，建立完整的视觉搜索生态系统。我们针对面向大规模高效视觉搜索下的特征表达，为实现搜索边界的完备化，搜索目标的精准化和搜索空间的紧凑化三个目标，展开了深入研究，提出了相应的理论和方法。研究成果产生了突出的国际学术影响，得到多位国内外专家的高度评价。

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？

科研不仅需要脚踏实地的研究，更不能闭门造车。现在多媒体检索领域的发展非常迅速，建立合作网络对于我的科研工作非常重要。多媒体检索领域通常需要跨学科的合作，因此我会积极与其他领域的研究人员建立联系和合作。通过参加会议、合作撰写论文，我可以与其他领域的专家共同工作，互相学习并获得更多资源和支持。参加相关领域的学术会议和研讨会，可以与其他研究人员分享您的工作成果，获得反馈，并了解其他领域的前沿研究。

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？

我们项目开始于2010年。那时候视觉检索的算法模型尚未成熟，一系列基础性的问题亟需解决。为了解决这些问题，我们通过扩展思路，以提出创新的解决方案。

首先，我们面临的一个基础性问题是视觉特征提取和表示。在多媒体检索中，如何有效地从图像、视频或音频等多媒体数据中提取有意义的特征并进行表示是至关重要的。然而，当时的算法模型和技术并没有明确的指导方针。为了解决这个问题，我们采取了多种策略，深入研究了图像处理、视频处理等相关领域的技术，了解各种特征提取方法的原理和优缺点。我们还进行了大量的实验和比较，评估不同特征提取算法的性能，并根据实验结果进行优化和调整。

其次，我们还面临着相似度计算和检索效率的问题。在多媒体检索中，如何高效地计算多媒体数据之间的相似度，并在大规模数据集中进行快速的检索是一个挑战。为了解决这个问题，我们进行了广泛的研究和实验。我们探索了各种相似度计算方法和索引结构，比较它们的性能和效率。我们还尝试了并行计算和分布式计算等技术，以提高计算速度和系统的可扩展性。

这些努力使我们的研究成果成为了检索领域的常识性知识，并对该领域的发展做出了积极贡献。

问题五：最后，大家有什么获奖感言想说呢？

非常荣幸能够获得拉斯维加斯手机娱乐网站 的肯定，它不仅是对我个人努力的认可，也是对中国多媒体检索技术发展的肯定。回顾中国多媒体检索技术的发展历程，我深感这是一个充满挑战和机遇的领域。多媒体检索技术的发展离不开众多科研人员的辛勤付出和不断探索。我要感谢我的导师和合作伙伴们，他们的支持和指导使我能够不断学习和成长。然而，我们也要清醒认识到，多媒体检索技术领域还存在许多挑战和机遇。随着科技的不断进步和社会的快速发展，我们面临着更加复杂的多媒体数据和更高的检索要求。我们需要不断创新，探索新的方法和技术，以应对这些挑战。同时，我们也需要关注伦理和隐私等重要问题，确保多媒体检索技术的合理和可持续发展。