近日，我校bat365在线平台数学系王晓峰教授团队，在人工智能、模式识别与机器学习领域顶级学术期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（简称为TPAMI，中国科学院一区TOP、CCF-A类国际期刊，2024年最新影响因子为20.8）上正式发表学术论文《HDF-Net: Capturing Homogeny Difference Features to Localize the Tampered Image》，这是我校首次以第一单位在该期刊上发表的研究成果。
该团队现有博士研究生5人，硕士研究生13人。团队以实际应用需求为导向，聚焦人工智能安全、数字媒体取证、图像修复与重建、时间序列分析等模式识别与智能计算领域的关键科学问题，利用数学、信号处理、深度学习等理论与技术，建立数学模型和智能化方法，开展科学研究与工程技术应用，并注重理论与实践的结合，推动前沿技术在实际应用中的转化。2023-2024年在中科院一区TOP期刊相继发表学术论文8篇，如在IEEE Transactions on Information Forensics and Security（影响因子6.8）发表论文《FCD-Net: Learning to Detect Multiple Types of Homologous Deepfake Face Images》，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（影响因子10.4）发表论文《Anomaly Detection of Time Series With Parallel-Attention Transformer》、在IEEE Transactions on Multimedia（影响因子8.4）发表论文《CTE-Net: Contextual Texture Enhancement Network for Image Super-Resolution》，在Pattern Recognition（影响因子7.5）发表论文《PIM-Net: Progressive Inconsistency Mining Network for image manipulation localization》等。团队注重跨学科合作，多年来与多家科研机构和知名学术团队保持紧密联系。通过在人工智能安全及其应用领域的持续研究，团队力求在科学研究与技术创新方面不断取得新的突破，推动前沿技术的研发与应用，为社会和行业提供更多解决方案。
