12月4日上午10点，交叉前沿论坛在J07五楼会议室举行。本期交叉前沿论坛由交叉学科研究院图论和网络科学与应用中心科研人员赖重远博士作题为《物体形状部分的视觉显著性度量》的学术报告。研究院领导、科研人员和研究生参加了报告会，大家积极提问，进行了广泛而深入地学术交流。
模式识别是人类的一项基本智能。随着计算机的出现和人工智能的兴起，人们希望能够用计算机代替或者扩展人类的部分智能。对人类来说，特别重要的是对光学信息的识别。一个完整的光学信息包含有环境信息和物体信息，物体信息则包含了形状、纹理和运动信息。而形状对于物体的识别起着至关重要的作用，在很多情况下，往往知道了物体的形状信息，就能够实现物体的识别。然而，现实中，受到光学环境和电子设备的影响，获得的物体形状往往包含有非常多的噪声。物体本身的遮挡和姿态变化又使得物体的形状包含有大量的形变。这些噪声和形变严重影响了物体的拓扑提取和边界表达，进而降低了物体识别的准确率。因此，如何消除噪声和形变的影响，成为亟待解决的问题。为此，赖重远博士采用物体形状部分的视觉显著性度量方法定义物体形状各个部分的权重，并通过依次滤除权重较小的部分，实现物体拓扑和边界的简洁而稳定的表达，进而提升了物体识别的准确率。目前，这项研究的成果已经初步应用于手势识别，并取得了很好的效果。下一步拟开发出一个包含有手势采集、表达和识别模块的完成的手势识别系统，并通过集成到家电和手持设备上，使得人与机器之间的交互如同人与人之间的交互一般和谐自然。
