在计算机所2018年硕士生优秀毕业论文评选中，厉扬豪和罗炳峰两位同学荣获优秀硕士毕业论文。

厉扬豪同学的论文深入研究了基于深度学习的视频动作分析技术，包括动作识别、动作检测与动作预测等，分别提出了基于联合回归的在线检测和预测方法，针对人体关节点序列，利用循环神经网络结构设计，对输入的视频进行实时的动作检测和预测；提出了基于时域双线性模型的动作识别方法，针对RGB视频，对视频帧之间的相关性进行建模；提出了基于多模态多任务循环神经网络模型的动作检测与预测方法，针对不同输入模态，利用多模态之间的互补性，提升动作分析的性能。相关实验显示了方法设计的有效性。厉扬豪同学在学期间与老师同学高效合作，发表了多篇国际顶级会议与期刊论文，包括ICCV，IJCAI，ECCV，TCSVT和PR等，在计算机视觉和图像处理相关领域，发表了16篇学术论文，其中第一作者7篇，并申请了5项国家专利。

厉扬豪同学和导师合影

罗炳峰同学的论文深入研究了自然语言处理中的数据不充分问题，分别针对自动构建数据集场景下的数据噪声问题提出了基于转移矩阵的噪声建模方法，针对数据量稀少且难以自动构造数据集的场景提出了利用正则表达式规则来辅助神经网络模型进行语义理解的方法。这两种方法分别在关系抽取和口语理解的主流数据集上进行了验证，实验结果表明，上述方法可以显著提高数据利用效率，进而增强模型的预测效果。依据上述成果，罗炳峰在自然语言处理顶级会议ACL和EMNLP上发表了3篇一作论文。

罗炳峰同学和导师合影

附：优秀硕士论文作者及导师