近日，中国图像图形学学会（CSIG）公布了2019年CSIG优秀博士学位论文奖，上海交通大学电院自动化系2019届博士毕业生刘方辉（导师：杨杰教授）的博士学位论文《数据自适应的核学习理论研究及应用》获此殊荣。论文利用数据驱动的方式扩展了核学习方法的灵活性，在非正定和数据自适应的核学习理论方面做出了贡献，并应用于若干实际项目。

刘方辉在自动化系攻读博士学位器间，在 IEEE TIP, IEEE TNNLS, IEEE TMM 及 AAAI, ACM MM 等行业重要期刊和会议上发表论文十余篇。他于2019年7月取得博士学位，目前在比利时鲁汶大学电子工程系（ESAT）从事博士后研究工作。

“CSIG优秀博士学位论文奖”旨在推动中国图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长。授予在图像图形及其相关领域的基础理论或应用研究中取得重要成果，或在关键技术或应用技术创新等方面成果显著的博士学位论文作者。本年度，最终产生了10名获奖者和7名提名。

附：2019年度 CSIG 优秀博士学位论文奖评奖结果公告

http://www.csig.org.cn/detail/2880