致力于研究智能信息处理，杭州电子科技大学教授颜成钢——

科研下苦功 算法更聪明(科技自立自强·青年科学家)

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今年37岁的杭州电子科技大学教授颜成钢，专注于智能信息处理研究。由他设计的算法能检测出网络中的不良视频信息，获得大规模应用。他常说，科研为国分忧，创新与民造福。他鼓励学生按照自己的规划、兴趣选择科研方向，做出更多解决实际问题、与大众生活紧密相关的研究。

杭州电子科技大学的智能信息处理实验室里，伴随着键盘敲击声，一串串代码跳动在电脑屏幕上。

正在编写代码的是杭州电子科技大学自动化学院教授、博士生导师颜成钢。颜成钢今年37岁，已担任智能信息处理实验室主任。2008年起，颜成钢作为第二完成人参与了“互联网视频流的高通量计算理论与方法”项目，由他设计的算法能检测出网络中的不良视频信息，有效应对复杂视频场景，该成果如今已获得大规模应用。

升级算法，识别网络视频和图像信息

“现在每天有海量用户向平台上传数据，绝大多数都是图片、视频数据，其中可能会包含一些低俗内容。”颜成钢说，这一现象引起了他和团队的关注。

颜成钢说，传统的过滤算法主要针对单一模态内容中的某些固定特征展开，在媒体形态较为单一时能起到一定效果，但难以满足当下的实际需求。那么，如何创新算法完成复杂的信息筛选？

“我们首先尝试让算法能够笼统理解整个多模态内容的大意，给出定性的判断。”颜成钢介绍，但实际应用场景十分复杂，简单给出判断难以满足实际应用需求，因此团队进一步尝试让算法能识别多模态内容中的各种细节，再将细节串联，实现对多模态内容描述性的理解。

借助跨模态检索技术，团队将图片、视频数据转化为特定文字，并在此基础上，构建出语料检索库进行二次关联与推理，以此获得更为准确的语义信息。

“当内容复杂难以直接给出详细、全面描述时，就可以通过检索方式，在数据库中查找最接近的内容，从而间接地实现理解。这样一来，只要我们的数据库做得足够好、足够大，就能解决这一问题。”他补充道，“打个比方，输入一个汉字‘马'，内容理解是要求画出一匹马，而检索只要求找到一匹马，后者明显更简单省时。”聚焦图像、文本等单一模态信息处理方法，颜成钢团队在内容显著性检测、复杂文字识别、目标检测、目标检索等方面取得众多突破。

创新攻关，科研解决实际问题

“长江学者奖励计划”特聘教授、“长江学者奖励计划”青年学者、中国电子学会优秀科技工作者、浙江省杰出青年基金获得者……颜成钢获得的荣誉不少，但他更喜欢称自己为“信息筛选员”。在他看来，团队成员的目标就是筛除不良信息，清朗网络空间。

采访中，颜成钢一直把“科研为国分忧，创新与民造福”挂在嘴边。“做科研要顶天立地，科研人要有担当精神。一方面要真正为国家解决实际问题。另一方面更要服务于民。”颜成钢说。

颜成钢团队先后获得中国电子学会科学技术奖自然科学一等奖、国家自然科学奖二等奖、吴文俊人工智能科学技术进步奖一等奖……研究成果高产的背后，离不开他的自律与勤奋。

2019年，颜成钢在北京跟进一个重要项目，恰巧团队负责的另一项国家重点项目进入关键阶段，两个项目怎么兼顾？颜成钢回忆：“白天我专心在北京做项目，晚上9点后的时间属于团队项目，尽可能把成员白天提出的问题一一解决并论证。”颜成钢说，每到周日，他还会一早乘飞机赶回杭州，与团队成员一起讨论研究，当天晚上再飞回北京，“那段时间简直太忙了。时间不等人，机会更不等人。不能因为我而拖延研究进度，宁可自己少睡点，也要让项目进展再快些。”

言传身教，支持学生探索感兴趣的领域

2021年夏天，一条“利用步态算法优化身份识别助刑侦破案”的消息引发关注，该算法可在找寻丢失儿童等领域发挥积极作用。

“这是我指导的博士生的科研成果，论文发表在一个国际学术会议上，还获得最佳论文提名奖。”颜成钢言语间满是自豪。学生的学术成果有了实际应用，让他很开心：“能将学术研究与大众生活结合起来，感觉很有意义。”

颜成钢的实验室研究范围包括图像处理、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息处理等诸多方面，“实验室的研究领域比较广阔，也是为了给学生提供更大发挥空间，只要学生感兴趣、有潜力的领域，我都支持他们去探索。”颜成钢说，应该鼓励学生按照自己的规划、兴趣，选择科研方向和工作去向。