近日，我校人工智能与大数据学院唐超副教授课题组2020级硕士研究生童安炀的研究成果《Semi-supervised Action Recognition from Temporal Augmentation Using Curriculum Learning》以第一作者被视频技术处理领域国际权威期刊《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》在线发表。
论文提出了一种基于课程学习的时间增强半监督行为识别方法TACL，克服了时序信息的数据增强缺少对动作细粒度表达的难点，并解决了困难动作的无标记数据利用率低的问题。实验结果表明，TACL在有少量的标记数据的情况下，使用大量的未标记数据可以有效的提高模型的识别性能。
论文模型结构图
《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》是中科院Q1区，SCI一区期刊，侧重视频处理和通信领域，2021年影响因子为5.859。该论文成果的发表，标志着我校研究生培养质量取得了新的进展，进一步提升了我校在图像处理领域的影响力。
（人工智能与大数据学院 撰稿：唐超 审核：陈圣兵）