新闻中心讯/近日，福州大学数计学院认知系统与信息处理实验室学术论文被IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）正式录用。这是福州大学首次以第一单位在该国际会议发表论文。该论文由福州大学数计学院两位硕士研究生王妃格格和古越，在刘文犀副教授和于元隆教授的指导下，与香港大学和华南理工大学的研究团队合作共同完成。

受人类视觉认知系统中注意力感知的启发，该论文提出了一种创新的基于上下文感知和空间递归的曲线结构分割方法，将图像分割问题视为序列化决策过程；通过使用强化学习中Actor-Critic算法并基于图像的上下文信息和历史的采样经验来学习策略，对目标图像中不同尺度的局部区域循环采样并进行处理，以达更准确捕捉多尺度的复杂曲线结构的目的。

IEEE国际计算机视觉与模式识别会议简称CVPR，是计算机视觉领域顶级学术会议，也是人工智能领域最具影响力的国际学术会议之一。CVPR 2019将于6月16日-20日在美国加州长滩市举办，本次会议共收到5160篇投稿，其中1300篇论文被接收，录取率为25.2%。

近年来，福州大学数计学院认知系统与信息处理实验室在计算机视觉、认知计算、机器学习等人工智能领域开展深入研究，先后在IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Image Processing等国际顶级期刊发表学术论文，得到国内外同行的高度关注，今年有2篇论文进入ESI高被引论文。

论文录用信息：

Feigege Wang, Yue Gu, Wenxi Liu, Yuanlong Yu, Shengfeng He, Jia Pan: “Context-aware Spatio-recurrent Curvilinear Structure Segmentation”, Accepted by CVPR 2019

论文提出的基于强化学习的图像分割模型

图像分割效果