近期，我院服装设计智能化重点实验室鲁棒视觉智能感知技术团队张凯兵老师指导的李晖同学在硕士期间撰写的题为《ADCMT: An Augmentation-Free Dynamic Contrastive Multi-Task Transformer for UGC-VQA》的学术论文在国际期刊《IEEE Transactions on Broadcasting》（DOI:10.1109/TBC.2025.3565888，中科院计算机科学领域SCI二区期刊）上发表。

该论文针对用户生成内容（UGC）视频中多源复杂失真与标注样本稀缺所带来的质量评估挑战，提出了一种无增强的动态对比多任务Transformer方法（ADCMT）。该方法以回归视频质量分数为主任务，并引入特征重校准的辅助任务，构建多任务监督对比学习框架，以提升模型对视频质量差异的敏感性与判别能力；为缓解增强样本分布偏离真实UGC视频的问题，该方法摒弃传统的数据增强策略，转而通过划分质量标签空间，引导每一训练批次中感知特征的动态重构，使嵌入空间更符合人类主观感知分布，从而实现更精细化的质量回归；同时，基于Transformer架构的建模能力，该方法能在统一框架下兼顾局部细节与全局上下文信息，提升质量感知表示能力。在六个主流UGC-VQA数据集上的实验表明，所提方法在多项视觉质量指标上均优于现有的主流方法，表现出良好的泛化性能与应用潜力，对社交媒体内容分析、视频推荐系统及终端质量监控等场景具有广泛的应用前景。（撰稿：李晖 审核：刘枫 闫小兵）

人物链接：

李晖个人简介

李晖，男，2023年于西安工程大学获得硕士学位。目前，在西安电子科技大学计算机科学与技术学院攻读博士研究生。主要研究方向为深度学习、视觉质量评价、跨模态知识迁移等。

张凯兵个人简介

张凯兵，男，模式识别与智能系统专业工学博士，信息与通信工程学科博士后，悉尼科技大学访问学者。担任IEEE Signal Processing Letters、Information Sciences、IEEE Transactions on Cybernetics Pattern Recognition、IEEE Trans. on Image Processing等多个国际期刊的审稿人。近5年来，在IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TCSVT,Neural Networks、Neurocomputing、Signal Processing (Elsevier)、Applied Soft Computing、Applied Intelligence、CVPR和ICIP等国际期刊和会议发表论文40余篇，Google Scholar引用3280余次，单篇引用660次，ESI高被引论文5篇。承担国家自然科学基金面项目2项、中国博士后科学基金特等和一等资助各1项、陕西省自然科学基金重点研发计划1项，联合承担陕西省重点研发计划重点产业创新链项目1项。获陕西省科学技术奖一等奖，教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖，中国图象图形学学会自然科学奖1等奖，陕西省高等学校科学技术一等奖。主要研究方向：影像超分辨重建及质量评价、复杂环境下的计算机视觉检测与分析（弱光图像增强、微小目标检测、运动去模糊）、跨模态人脸合成与识别、智能视频分析与理解、深度学习与模型压缩、跨域自适应迁移学习等。