ACM Multimedia aceptó el artículo del profesor Qin Jin de la Escuela de Información de la Universidad Renmin de China.

El profesor Qin Jin del Laboratorio de Computación Multimedia del Departamento de Ciencias de la Computación de la Facultad de Información de la Universidad Renmin de China ha logrado una serie de resultados de investigación en el campo de la multimedia. Sus artículos se incluyeron en TMM, la revista más importante en el campo multimedia, y ACM Multimedia 2015, la conferencia más importante en el campo multimedia. Uno de ellos es un artículo extenso, que representa un gran avance logrado por la Escuela de Información de la Universidad Renmin de China en el campo de la multimedia.

Qin Jin, profesor asociado, supervisor de doctorado. Las principales áreas de investigación incluyen el procesamiento de información de voz y audio, la extracción de información multimedia, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático estadístico. Ha publicado más de 60 artículos en revistas y congresos de primer nivel nacionales y extranjeros.

ACM Multimedia es una conferencia académica internacional iniciada por ACM y tiene el más alto estatus académico en el campo de multimedia. La tasa de aceptación promedio para ensayos largos es de 14 a 20. El artículo de la conferencia del profesor Qin Jin "Análisis de imágenes de eventos históricos dinámicos" se incluyó como un artículo extenso en ACM Multimedia 2015. Propuso e implementó aplicaciones innovadoras para la creación de archivos multimedia de acontecimientos históricos. Las innovaciones técnicas incluyen la clasificación de géneros artísticos basada en características integrales y la combinación de imágenes basada en similitud visual y similitud semántica. Otro artículo de la conferencia, Reconocimiento multidimensional de emociones multimodal mediante redes neuronales recurrentes, fue aceptado como texto completo por el Taller y Desafío de Emociones Audiovisuales Multimedia de ACM. Basado en múltiples modos, como la visión y la audición, se implementa un sistema de reconocimiento continuo de emociones utilizando redes neuronales recurrentes. Otro artículo del Sr. Qin Jin, "Resumen jerárquico de imágenes históricas equilibrado con exploración y exploración", se incluyó en IEEE Transactions on Multimedia (TMM) 2015, la principal revista en el campo multimedia. Este artículo propone un algoritmo de resumen de imágenes jerárquico para equilibrar las necesidades de exploración y búsqueda de los usuarios. El sistema de resumen de imágenes históricas basado en este algoritmo logra un mejor rendimiento que el algoritmo tradicional tanto en los criterios de evaluación objetivos como en la evaluación subjetiva de la experiencia del usuario.

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