学术成就-致敬汤晓鸥老师

学术成就

汤晓鸥老师是全球人工智能领域最具影响力的
科学家之一。

科研成果学术著作奖掖后学

汤晓鸥老师是全球人工智能领域最具影响力的科学家之一。
他凭借深厚的科学素养和敏锐的学术思维，
在人脸识别、底层视觉、深度学习等研究方向取得了多项开创性成果。

2014年研发了全球首个超过人眼识别能力的面部识别算法，开启了人脸识别行业技术大规模落地的时代，

推动我国在相关领域跃居世界领先地位；

提出了基于暗原色的单一图像去雾技术，发现了自然图像中的暗原色基本准则，为图像视频增强这一重要视觉问题提供了新方法，

获得计算机视觉三大顶级会议之一国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）2009“最佳论文奖”，是CVPR自1983年举办以来亚洲学者首次获奖；

2014年首次提出了图像超分网络，基于该技术诞生了世界首款基于深度学习的数码变焦软件，

开创了深度学习用于底层视觉的新方向。

据统计，汤晓鸥老师论文累计被引用近14万次，H-index 143，位居全球华人计算机科学家前列。

学术成就

计算机视觉领域顶级国际期刊 IJCV 主编，IJCV 历史上首位任主编的华人科学家
IEEE Fellow
ICCV (IEEE 国际计算机视觉会议) 2009程序委员会主席、ICCV 2019大会主席
CVPR 2009最佳论文、AAAI 2015最佳学生论文
领军的中国人工智能团队入选世界十大人工智能先锋实验室
研发世界上第一个超过人眼的人脸识别算法，开启了整个人脸识别行业技术落地的时代

人脸识别

2014年研发全球首个超过人眼识别能力的面部识别 GaussianFace 算法及 DeepID 系列算法，逐步将 LFW 人脸识别准确率提升至99.55%，开启人脸识别大规模落地时代，推动我国相关领域跃居世界领先地位。

全球人脸识别技术的“开拓者”和“探路者”

汤晓鸥老师是人脸识别领域的权威，被誉为“全球人脸识别技术的开拓者和探路者”，有7篇代表作引用量超过1千次，总引用量近2万次。

2014年3月，汤晓鸥研究团队发表了GaussianFace人脸识别算法，这是世界上第一个在国际权威人脸识别基准集上超过人眼识别能力的计算机算法，该项工作获得了人工智能顶会AAAI大会首届唯一的最佳学生论文奖。

2014年6月，推出的DeepID系列算法将准确率提升至99.55%，突破了应用落地的门槛，开启了整个人脸识别行业技术落地的时代，推动我国在相关领域跃居世界领先地位。

此后，汤老师的研究团队持续努力，成功将人脸识别算法落地，应用到金融、安防、工业和交通等众多领域，将前沿的人工智能技术带入日常生活，让每一个人都受益于人工智能的发展。

底层视觉

2009年发现了图像中的暗原色 Dark Channel Prior，提出了基于暗原色的快速图像去雾技术；2014年研发了首个图像超分网络 SRCNN，开创了深度学习在底层视觉应用的新方向。

汤晓鸥老师的工作在底层视觉领域起到了开创性和引领性的作用

汤晓鸥老师的工作在底层视觉领域起到了开创性和引领性的作用，其中，5篇代表作引用量超过3千次，总引用量超过4万次。

深度学习时代之前，已有两篇极有影响力的工作奠定了其在底层视觉领域的地位。
汤晓鸥老师所提出的方法Dark Channel Prior获得了计算机视觉顶会CVPR大会唯一的最佳论文奖

2009年，在去雾任务上，汤晓鸥老师所提出的方法Dark Channel Prior获得了计算机视觉顶会CVPR大会唯一的最佳论文奖，这是CVPR创办25年来首次由亚洲学者获此殊荣。该论文引用量超过8千次。

2012年，在图像滤波任务中，汤晓鸥老师所提出的方法Guided Image Filtering发表在计算机视觉顶刊TPAMI上，被学术界和产业界广泛应用，并写入图像处理教材和开源代码库。该论文引用量超过7千次。

深度学习时代之后，汤晓鸥老师最早将深度学习引入底层视觉领域，并引领了其后十年的发展。

2014年，在超分辨率任务上，提出了深度超分“开山之作”SRCNN，首次证明了深度学习在底层视觉中的有效性，截至目前引用量超1.4万次，是超分领域中被引用最多的文章。

2016年，进一步提出加速版的FSRCNN，是首个实时的深度超分算法。

2018年，所提出的生成式超分算法ESRGAN获得了ECCV首届视觉超分大赛的冠军。

在此之后，汤老师的团队持续努力，共获得12项底层视觉国际比赛的冠军，并成功的将算法落地在vivo、小米等智能手机上，实现了从算法原创到产业落地的全链条创新。

深度学习

在深度学习效果初露端倪之际，在全球率先全力投入深度学习研究，首次将深度学习用于多个计算机视觉核心问题。2011-2013年间在两大顶级会议 ICCV 和 CVPR 上共计发表了 14 篇深度学习论文。

引领深度学习在计算机视觉颠覆性创新的浪潮

在深度学习效果初露端倪之际，2011年汤晓鸥老师就带领团队在全球率先全力投入深度学习研究，多次击败全球行业巨头获得国际权威大赛ImageNet、ActivitiyNet、COCO等冠军。汤晓鸥老师引领了深度学习在计算机视觉颠覆性创新的浪潮。

2015年，汤晓鸥老师提出CelebA，是全球首个深度学习预测人脸属性的工作，被评为ICCV近十年来最高引用的十篇论文之一，被全球超过500所科研机构使用，并收录进多本人工智能的核心教材。

2015年提出的3D ShapeNet首次将大数据和深度神经网络带入到3D机器视觉，引领了3D网络架构的研究，启发了深度学习在3D视觉中的应用。

2016年先生设计的TSN首次在受限GPU显存下实现视频动作识别全视频级的端到端训练，被工业界广泛应用到大规模视频内容分析。

2016年，进一步提出加速版的FSRCNN，是首个实时的深度超分算法。

2016年开发的DeepFashion是全球首个深度学习进行服饰识别和检索的系统，开启了人工智能落地应用于时尚领域的时代，并被部署到多个城市的多个商场。

2016年创建的WIDER Face数据通过提供多样化的真实世界数据，促进了深度学习人脸检测领域的发展，成为至今为止（2023年12月）引用次数最高的人脸检测数据集文章。