2月17日，中国电子学会对2022年度荣获中国电子学会科学技术奖的项目予以公告，清华大学软件学院高跃副教授牵头完成的项目“视觉信息复杂关联计算”获得自然科学一等奖。

视觉信息存在数据异构、关联复杂等特点，制约了视觉语义理解性能。该项目建立了视觉信息复杂关联超图计算理论，提出了超图结构建模及演化方法和超图神经网络模型，实现了复杂关联引导的视觉数据配准与特征表示，整体架构如图1所示，为视觉语义理解提供了新理论和新方法。

图1-视觉信息复杂关联计算理论架构

（1）建立了视觉语义关联超图计算理论。该项目发现了关联结构复杂性与语义表示能力的映射机理，提出了超图结构建模方法（图2）和超图神经网络模型（图3），建立了视觉语义关联超图计算理论，实现由低阶到高阶、由静态到动态的关联建模机制演进，应用于3D对象识别，被评价为“3D对象识别的性能上界”。

图2-图结构建模和超图结构建模的对比

图3-图神经网络和超图神经网络的对比

（2）建立了结构引导的视觉数据配准模型。该项目基于超图计算理论提出了结构引导的数据配准方法，提升了开放场景视觉配准鲁棒性。

（3）发现了视觉数据异构特征空间高阶结构刻画机理。该项目提出了视觉高阶结构特征表征方法（图4），突破图像表示对近邻区域关联的依赖，提高了特征刻画精度。

图4-视觉高阶结构特征表征

项目研究成果8篇代表性论文SCI他引1000余次，5篇论文（曾）入选ESI高被引论文，得到国内外学者的广泛关注和正面评价。项目研究成果参加ActivityNet视频动作分析比赛，在2018和2021年分别超过DeepMind等单位两次获得单项第一名，在视觉感知及工业建模等领域应用效果显著，为轨道交通等国民经济领域的发展提供了重要理论支持与技术保障。

该项目由清华大学、厦门大学等单位研究者共同完成，研究工作得到了国家自然科学基金的支持。

中国电子学会科学技术奖是经国家科学技术奖励工作办公室批准设立的奖项，旨在奖励电子信息领域科学研究、技术开发与创新、科技成果推广应用和实现产业化方面做出突出贡献的个人和集体，调动广大科技工作者的积极性和创造性，促进我国电子信息科学技术和产业发展。奖项设置为成果奖和创新团队奖。其中，成果奖分为自然科学、技术发明和科技进步3个奖种，各奖种分别设一等、二等、三等3个奖励等级；创新团队奖不分等级，每年表彰不超过3个。