近日，计信学院硕士研究生陈旅同学参与完成的研究工作“基于张量分解的鲁棒图像哈希算法（Robust Image Hashing with Tensor Decomposition）”发表在国际顶级杂志IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE）。TKDE是中国计算机学会推荐的A类期刊，主要刊登计算机科学、人工智能、电子工程、计算机工程等领域在知识与数据工程方向的学术论文。该项研究工作将张量分解理论引入图像哈希算法设计，把图像哈希计算看作是从张量中提取一个压缩表示，提出了一种基于张量分解的新型图像哈希算法，分类性能均优于几种最先进的图像哈希算法。
陈旅同学为计信学院2011级计算机科学与技术专业本科生，2015年进入唐振军教授课题组攻读硕士学位，目前他在SCI+EI双检索期刊发表了2篇图像哈希算法的研究论文，现已被武汉大学录取为博士研究生。据悉，唐振军教授课题组长期从事图像哈希研究工作，已在16个国际重要SCI期刊发表19篇图像哈希研究论文，包括中国计算机学会推荐A类期刊论文3篇和SCI二区期刊论文6篇。
新闻背景：中国计算机学会（CCF）是全国一级学会，它发布的《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》将刊物和会议分为A、B、C三档。CCF认为“A类指国际上极少数的顶级刊物和会议，鼓励我国学者去突破”。
