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优图登顶人工智能领域,学术论文被AAAI录用

发表于2015-11-20 13:17| 次阅读| 来源网络| 0 条评论| 作者网络

摘要:基于 腾讯 优图团队和厦门大学联合研发的哈希排序算法(OEH+DTW)所撰写的学术论文 Towards Optimal Binary Code Learning via Ordinal Embedding 已经被国际顶级学术会议AAAI 2016接受,这是继优图在国际权威的音频比赛MIREX上取得哼唱比赛世界第一的成绩后,优图在人工智能学术领域的又一次重大突破。AAAI(Association for the ...

  基于腾讯优图团队和厦门大学联合研发的哈希排序算法(OEH+DTW)所撰写的学术论文 “Towards Optimal Binary Code Learning via Ordinal Embedding” 已经被国际顶级学术会议AAAI 2016接受,这是继优图在国际权威的音频比赛MIREX上取得哼唱比赛世界第一的成绩后,优图在人工智能学术领域的又一次重大突破。AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)会议是美国人工智能学会年会,是人工智能领域的顶级学术会议,每两年举行一次。AAAI和ICCV、CVPR、ICML、IJCAI等会议被中国计算机学会(CCF)认定为A类会议,代表了人工智能技术研究的最高水准。今年AAAI更是收到了创历届纪录的2176篇投稿,最终录用比例为26%。此次优图论文的发表,说明团队除了在业界应用落地外,在学术领域也得到极大的认可。

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图1 优图与厦大在哼唱识别中的研究创新并在AAAI 2016中发表

腾讯优图与厦门大学纪荣嵘团队从2015年初开始密切的高校合作,致力于将先进的人工智能技术应用到腾讯的产品中,并已将哼唱识别功能在QQ音乐的产品中成功落地,广受好评。哼唱识别技术所使用的特征纬度较高,并且需要对候选集进行快速排序,传统的排序算法在纬度较高时效果很差,研究一直进展缓慢。结合哼唱识别的特征特点和排序的目标,优图和厦大提出了一种保持相对排序的哈希排序算法(OEH+DTW,Ordinal Embedding Hashing and Dynamic Time Warping)。该算法采用监督学习思想,基于海量的清唱数据和MIREX比赛数据进行实验,改进了传统的大规模数据比较中的相似度计算流程,通过保持相对排序的大规模监督信息,极大改进了传统的哈希搜索技术中的效能问题。这套算法的创新成果源于QQ音乐的哼唱识别项目,也用于此项目,使得实际的检索速度比原来快了一个数量级,很好地诠释了前沿技术研究和产品应用如何完美结合。

近年来,优图团队不仅在工业界有优秀的技术落地,而且在学术界也屡创佳绩。除了此次AAAI会议论文的发表,近期还有优图和自动化所合作的论文“Measuring and Predicting Visual Importance of Similar Objects”被中国计算机学会评定的A类期刊TVCG(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)录用;优图和清华大学合作的论文“Efficient, Edge-Aware, Combined Color Quantization and Dithering”被中国计算机学会评定的A类期刊TIP(IEEE Transactions on Image Processing)录用。优图在学术上的众多创新研究,定将助力在人工智能领域更好地应用结合。

优图团队成立于2012年,是腾讯旗下专门研究机器学习,人工智能的团队;优图音频团队成立于2014年,专注于音频技术的研发和落地。自音频团队成立以来,立足于QQ音乐的海量曲库和用户,在音乐曲库建设、音乐智能分类、原声识别、哼唱识别上都有不错的产品落地,在数字识别和声纹识别领域也有优秀的技术积累。

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