北京航空航天大学
副教授、博士生导师
徐迈,北京航空航天大学“卓越百人”计划副教授、博士生导师。2003年毕业于北京航空航天大学,获学士学位;2006年毕业清华大学,获硕士学位;2010年毕业伦敦帝国理工学院(导师:Maria Petrou,英国皇家工程院院士);2010-2012年在清华大学大学无线多媒体实验室从事博士后研究工作(导师:陆建华,中国科学院院士)。2013年入选北京航空航天大学“卓越百人”青年人才引进计划,加入北京航空航天大学。2014年入选微软亚洲研究院青年教师铸星计划,2015年获ICCV(CCF A 类会议)青年学者奖,2016年获教育部霍英东青年基金资助,2017年获人工智能学会技术发明一等奖(第二完成人),2018年获中国电子学会优秀科技工作者。研究兴趣为视频通信与图像处理。作为第一和通讯作者,在IEEE TPAMI、JSAC、TIP、JSTSP、TCSVT等国际顶级期刊及CVPR、ICCV、ECCV、DCC、ACM MM等顶级会议上发表论文80余篇(均为SCI/EI检索),其中SCI检索30+篇(IEEE期刊20余篇),他引800+次。获IEEE视频处理领域顶级期刊IEEE获ICME、WPMC等IEEE国际会议最佳论文奖2次、提名奖1项。作为负责人承担项目10项,其中国家自然科学基金3项(面上2项、青年各1项),863项目3项。指导的学生获中国电子学会优秀硕士论文提名奖。
他所在的专题
视频编解码
编码效率和编码复杂度之间是难以调和的矛盾。新的Codec在不断优化算法来降低编码复杂度,成熟的Codec也在通过Pre-Title等技术来降低比特率。本专题将讨论新的编码策略、算法以及相关应用实践。
他的演讲
近年来,随着智能终端的发展以及在线视频等新型业务的普及,无线网络中所传输的图像视频数据量呈爆炸式增长的趋势,网络带宽供求矛盾日益尖锐。视频编码理论是突破无线网络带宽瓶颈的重要途径之一。传统编码理论一直沿着数字信号处理的思路演进,难以突破“边际效应”。事实上,当前终端计算能力飞速发展,为解决带宽供求矛盾提供了契机。因此,另一种新的研究思路是从人类视觉感知模型出发,利用机器学习的计算工具,在视频大数据驱动下构建人类视觉感知模型,面向人类用户体验(QoE),研究基于视觉感知模型的视频编码关键技术,以智能媒体协同计算换取无线视频通信带宽。本报告将介绍徐迈课题组在面向QoE的感知视频编码方面的工作,主要包括:(1)基于关注点大数据的视频显著性感知模型;(2)基于感知模型的视频压缩方法;(3)基于深度学习的HEVC视频编码优化;(4)数据驱动下的全景视频质量评价与编码优化。