近日，2023年廣東省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)優(yōu)秀論文評(píng)選結(jié)果出爐，我院伍春暉老師及團(tuán)隊(duì)的工作“Quantum Resistant Key-exposure Free Chameleon Hash and Applications in Redactable Blockchain”榮獲二等獎(jiǎng)，劉芳老師及團(tuán)隊(duì)的工作“Simple-action-guided dictionary learning for complex action recognition”榮獲三等獎(jiǎng)。

伍春暉老師的論文提出了兩種基于格的單陷門無(wú)密鑰泄露的變色龍哈希函數(shù)，比Ateniese等人的通用構(gòu)造更緊湊且計(jì)算效率更高，然后展示了它們?cè)诳删庉媴^(qū)塊鏈中的應(yīng)用。論文同時(shí)提出了分布式密鑰管理機(jī)制和投票機(jī)制，以防止編輯功能的濫用。該成果發(fā)表在中科院一區(qū)Top期刊《Information Sciences》（vol. 548, pp. 438-449, 2021）上。

劉芳老師的論文提出了一個(gè)簡(jiǎn)單動(dòng)作引導(dǎo)字典學(xué)習(xí)的模型用來(lái)識(shí)別復(fù)雜的動(dòng)作，通過共同字典和差異性復(fù)雜動(dòng)作字典來(lái)重建復(fù)雜動(dòng)作。所提出的算法在兩個(gè)復(fù)雜動(dòng)作數(shù)據(jù)集：Olympic Sports數(shù)據(jù)集和UCF50數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提出的模型是一個(gè)有效方法，以及學(xué)習(xí)的共同字典可以提供有益的幫助。該成果發(fā)表在JCR一區(qū)Top期刊《Neurocomputing》（vol. 501, pp. 387-396, 2022）上。