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王永欣：学无止境，勇攀高峰
王永欣，软件学院2017级博士研究生，师从许信顺教授。研究方向是面向大规模跨模态检索的哈希方法研究。在攻读博士学位期间共发表学术论文10余篇，包括IEEE TCYB、IEEE TKDT、计算机学报、IJCAI、MM、WWW、ICME等国际一流期刊和会议。其中以第一作者身份发表SCI一区或CCF A类论文4篇，包括国际顶级期刊IEEE Transactions on Cybernetics（IF=11.079）、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（IF=4.935）和国际顶级会议The ACM Multimedia Conference 2020、The Web Conference 2021。同时担任了IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，IEEE Transactions on Multimedia，CVPR，AAAI，MM，IJCAI等顶级期刊和会议的审稿人。曾获得山东大学计算机科学与技术学院院长奖学金、山东大学优秀研究生、山东大学一等学业奖学金等荣誉，多次在国际学术会议中做英文口头报告。
王永欣在很小的时候便对计算机科学非常感兴趣，经常利用课余时间学习探索。对于王永欣来说，计算机科学的魅力在于用机器辅助人们发现和探索世界。进入大学后，她毫不犹豫地选择了计算机科学与技术作为专业，继硕士阶段对该领域的初步科研探索之后，在博士阶段选择了多媒体分析作为深入的研究方向。王永欣认为，科研不应该脱离生活，从用户的真实需求出发的研究才是有价值的。“大规模多媒体数据的跨模态检索是非常有意义的，它最大的价值在于能够更方便用户从海量的互联网多媒体数据中检索有用的信息。”面向大规模多媒体数据的跨模态检索技术是近年来计算机视觉领域中重要的研究方向之一，在导师的引导下，王永欣发现尽管跨模态哈希方法的研究已经取得了一些进展，但是仍存在许多需要解决的问题。比如，如何实现多媒体不同模态哈希码的高效离散优化，如何充分地挖掘异构的多媒体数据中蕴含的大量信息，如何实现哈希码对精细相似度的保持，以及如何实现高效的在线多媒体数据流学习。她便针对这些问题展开了深入的研究，提出了一系列创新性模型，从多维度挖掘数据信息，有效解决了大规模媒体分析的巨大时空开销问题，可以大大提升用户体验。首次提出利用媒体数据的全局和局部信息，首次应用距离-距离差异最小化来应用监督信息，首次提出一个包含标签相似性保持和标签重构的信息嵌入模型，首次应用高维稀疏编码来保持数据相似性，均实现了更精准的信息编码，在提高准确率的同时大幅降低了时空复杂度，对大数据是可扩展的。针对在线社交媒体数据流，首次提出保持新数据与已有数据的相似性，提升了算法的学习效率和对新数据的鲁棒性。
做学术研究需要运气，但偶然的运气背后其实需要付出99%的努力，闭起双眼，王永欣仍能回忆起在实验室加班的日子、在宿舍通宵改论文的日子。对王永欣来说，科研之路并不是一帆风顺的。光确定选题就耗费了大半年的时间，第一篇论文的构思、实验、写作到发表，整个过程更是漫长。每一个环节做的不够，都会影响最终的产出。中间也会经历无数次的从满怀期待到败兴而归的过程，构思了想法实验结果不一定理想，理想的实验结果不一定容易论证，完成的论文不一定被审稿人喜欢，反复被拒稿再反复修改再重新投稿，这个过程非常打击自信心和对科研的热情，需要不断的信心重建。但是当一篇论文最终被接受并得到同行认可时，一切辛苦也都是值得的。这就是一个普通科研人的真实现状，但也正是这种并不平顺的科研之路，才能使人不断进步，一步一步地攀登科研这座大山，向上的路没有一步是好走的。
在大多数人看来，学术研究的过程是寂寞而单调的，王永欣却不这样认为。“科研之余我也有一些兴趣爱好。我喜欢读书，利用闲暇时间阅读了大量的人文社科、教育、心理等方面的著作，丰富了知识、开阔了眼界；我喜欢硬笔书法，写字是我科研间隙平心静气的一大消遣；我喜欢羽毛球和慢跑，健康的身体是科研的本钱；我喜欢电子产品DIY、平面设计、烹饪等，体验创作的快乐。”
每个人的成长道路上总会遇到引导前路方向的人，王永欣特别感激导师对自己的帮助。“我非常感谢导师对我生活上的关怀，科研上的悉心指导。如果没有导师正确的引导、辛苦的指导、全力的支持、温暖的关怀，就不会有现在的我。”导师渊博的学识、严谨的治学态度、儒雅的品行都深深地影响了王永欣，也奠定了她日后的学术作风。
展望未来，王永欣最大的希望便是进入高校，继续在科研的道路上深耕下去。“我喜欢有创造性的工作，我很享受一项成果从无到有的过程，感觉自己就像一个造物主。”以梦为马，不负韶华，王永欣将在科研的道路上不忘初心，继续砥砺前行。
