【简报】安徽大学罗斌教授访谈

2020年3月28日，CAA模式识别与机器智能专委会通讯专家访谈栏目编委在线采访了安徽大学罗斌教授，下面是访谈记录。

1、请罗老师谈谈个人的成长与学习经历。

我1980年到安徽大学读本科，1984年毕业留校任教，1988年在安大读研究生，1996年到英国做了一年访问学者、读了三年博士、做了两年博士后研究。2002年回到安徽大学工作。一路走来，始终得到幸运女神的眷顾。

我人生经历的一个体会是年轻时认清自己、树立人生目标很重要。刚留校我是做学生管理的，但我认为自己更适合也更喜欢教书。因此在做好本职工作的同时，我主动去做辅导教师和带实验课。读研时出于爱好我陆续发表了一些学术论文，当然现在看来水平比较低，但那是学术道路的起点。最直接的收获就是我讲师一年多就被破格晋升副教授。

我抓住的一个很重要的机会就是公派留学。我在英国呆了六年，这六年对我的学术成长起到非常关键的作用。1995年，学校得到一个指标，我幸运地获得了中英友好奖学金（SBFSS）资助，这是该项目最后一次资助。这要感谢我爱人罗晓志，她一直鼓励我考英语。我参加了出国留学人员英语水平考试（WSK），合格的英语成绩加上具备副教授资格，这个机会就落到了我头上。

更加幸运的是我的留学遇到了名师指点。当时的网络远没有现在便利，我联系导师的第一个email还是跑到中科大去发的。当时网络不发达，能找到的资料也很少，选择导师挺困难。很巧的是我在上海培训外语的时候，看到一个小册子上有个英国老师做的三维表面分析项目跟我做的三维重建研究相似。因此我就联系了这位Edwin Hancock博士。后来他成了我的博士生导师和博士后合作导师。那个时候我的导师还是讲师，但是他非常努力，发展的既快又好，现在他是国际顶级期刊Pattern Recognition的主编，是国际上知名的学者。

2002年我拿到博士学位证书就回国了，当时也有不少机会去其它高校工作。但是安徽大学的器重使我义无反顾地回到了母校。当时学校科研条件较差，我刚回来也没有项目，幸运的是安徽省第一次设立省人才开发基金，资助我18万元，后来又得到教育部优秀青年教师计划资助，使我回国后科研和组建团队工作有了经费的保障。我和团队的建立和成长受到国家自然科学基金的大力支持，我个人陆续获得4个面上和3个国际合作项目资助，2020年又获得国际合作重点项目资助。

学校从2004年到2020年就让我担任新组建的计算机科学与技术学院院长，使我有机会提高行政管理能力，提升安大计算机学科建设水平和影响力。2020年到2020年，学校又让我担任了安徽大学学报编辑部主任，并担任自然科学版主编。我在学术期刊的编辑和出版方面又学到了很多新知识。虽然做了十几年的行政工作，但我一直很清楚我的主要兴趣在学术研究和团队建设，专长在学术研究和国际合作，所以我现在主要在这两个方面开展工作。

总之，我的体会就像老子说的“知人者智，自知者明”。首先你必须认清自己，到底这一辈子想做什么？希望在哪方面得到成功，特别是在年轻的时候认清楚这一点，会少走很多弯路，这一点我觉得非常重要。其次要勤奋努力，这是基础。做好准备，等待并抓住机会，“机遇偏爱有准备的头脑”。除了努力和机遇，你还需要积累人脉。我的父母、爱人、导师、同事和同学等等，对我的成长帮助都很大。我的体会就是：奋斗+机遇+人脉=成功。

2、请罗老师谈谈个人的研究经历。

在科学研究上，选定研究方向很重要，坚持在有潜力的方向坚守更加重要，要有“咬定青山不放松”的精神。我从本科毕业设计开始，就跟着安徽大学的迟成文老师，做的是图论算法实现。我一直到现在还是在做与结构图有关的图像及视频处理和分析方面的研究。硕士研究生期间作为开门弟子跟着安徽大学汪炳权教授和黄端旭教授开展图像处理方面的研究。我的博士导师、英国约克大学Edwin Hancock教授是这方面的国际知名专家。我读博和做博后的研究工作主要在图匹配和图聚类方面，代表性成果发表在T-PAMI、PR和CVPR等期刊和会议。通过论文的发表，科研的自信心也逐渐得到增强。

跟着Edwin Hancock教授做图匹配取得一些成绩以后，我也希望自己能有所发展，做出有自己特色的研究。随着学习的深入，我意识到随机图的描述能力更强，将随机图理论引入图像处理和模式识别分析中也许能更好地解决一些难题。我主持的国家自然科学基金国际合作重点项目，以及另外两个面上项目，都是在这方面开展研究。

做科研要首先确定好自己的研究兴趣。一个好的导师能够帮助青年学者尽快找到兴趣点，而这个研究切入点又必须有价值和发展前途。除了导师的指点，自己努力从文献和同行处得到启发也是非常重要的。另外，我们高校的科学研究受到干扰比较多，要做到潜心钻研不容易。能静下心来踏踏实实，积沙成塔，集腋成裘，做有价值的研究工作，才能够取得成功。刚开始做科研，基础还没有打牢，就只想着尽快发表顶会和顶刊论文有可能会使自己误入歧途。

作为一名研究者，特别是对我们地方高校的老师和同学来说，绝不能贪大求全，但要追求研究的价值和特色。我们安徽大学CVPR-AHU团队，一直坚持在结构模式识别方面开展研究工作，做出了一些有特点的成果。虽然不敢说有特色，但是我认为路子是对的。每个人做出跟别人有差异的研究成果，才能对学术界做出更大的贡献。随大流做同样或非常相似的研究工作，也是一种智力资源的浪费。

作为导师，不断总结研究方法并从最开始就对学生给予指导，让学生少走弯路非常重要。我现在每年都给博士硕士上科学研究方法课，原因是我发现我的学生在科研的起步阶段存在很多困惑。虽然不少学生经过努力能发表不错的文章，但对科学研究的方法了解不多。“工欲善其事必先利其器”，科研基础不牢固，会影响到他们今后的发展。刚踏入科研一线的研究生在如何选题、如何读文章、如何写文章和如何开展交流等方面都存在一些困惑。导师的解惑，就是要指导、帮助他们找到一种适合自己的方法，我们在这方面做的是不够的。

最后一个体会就是一定要跟上时代的发展步伐。现在新的研究领域和方法不断涌现，不去跟踪就可能落伍。虽然我讲“咬定青山不放松”，首先你要有定位，有了定位以后要有定力。不能出现一个新领域就改弦更张，这样可能最后一事无成。当然光有定力也还不够，因为社会在发展，学术研究在深入。必须在自己研究“根据地”的基础上，广采众家之长，包括其他方向甚至其他学科的最新发展成果，关注交叉融合，做出有特色的成果，推动研究的深入和发展。

3、罗老师在团队建设方面很成功，请罗老师谈谈在团队建设方面的经验和体会。

谈不上成功，但确实建立了一支不错的团队，培养了一批年轻人。我2002年回国至今已经17年了，我认为自己最主要的一点成绩就是带出了一个团队。我始终能做到投入大量的精力和时间培养年轻人，团队出成果比个人出成果更重要，团队拿项目比自己拿项目更重要。当然这谈不上个人的放弃，实际上这是一个互相促进的关系，我的收获同样也是很大的。

我懂得“众人拾柴火焰高”的道理。对我来说随着年龄的增长，研究已不在最佳状态，但是经验却越来越丰富了。这时候我觉得要带团队，帮助年轻人成长，要努力培养优秀青年学术带头人。我们这个团队一个明显的特点是教师多，另一个特点是方向多。我觉得团队成员的组成，最好能做到多学科背景、多种能力结构和多年龄层次。我们团队里有学电子和计算机的，也有学自动化和数学的教师。我们也尝到了多种交叉产生的优势效应。

要建立一个好的团队，需要做到知人、育人、用人。对进入团队的人，首先就是要了解他的知识背景和能力特长。对进入团队的教师和同学我都不是特别挑剔。为什么呢？我想作为年长的带头人应该把育人作为根本的追求，不能只愿意培养天资聪颖、基础扎实的好苗子，要有博爱精神。何况，没有那么聪颖或者基础没有那么好的教师和同学，他们更需要得到指导和帮助。

多年的留学经历和收获，使我很注重团队国际合作能力的提高。团队里郑爱华、章程和我都获得了英国博士学位，汤振宇是德国博士学位，其他成员大都有留学经历。另外，团队人数增加给管理带来不少困难，现在我们也遇到这个问题，正想办法解决。责任分担和化整为零可能是可行的解决办法。现在，我回国后的第一位研究生，现任学院副院长的汤进教授在团队的发展方面担起了重任，赵海峰教授也承担起团队内部管理工作重任，我就可以抽出时间思考更深层次的团队发展问题，做一些未必立竿见影但对团队未来发展很重要的事情了。

团队分成研究组活动是我们进行了几年的尝试，每个研究组有自己相对独立的方向。比如张兴义教授，他去年评上了优青。这个组做生物智能计算，做出了很好的成果。陈思宝教授带领的统计模式识别研究组有多年的积累，在数据降维等方面做出了有一定影响的成果。江波副教授带领的研究组，主要做图像与视频结构化建模和学习，在国际顶级会议上发表了一批高质量论文。李成龙副教授带领的多模态视觉计算研究组，在包括IEEE TPAMI的顶级期刊上发表一批高质量论文。赵海峰教授带领的医学图像处理与分析研究组在国际顶级期刊上发表多篇高质量论文，并与医疗单位保持密切联系。还有其他方向的研究小组也做出了不错的成果。

培养团队成员崇尚学术、淡化功利对于年轻人的成长非常重要。我们在这方面对研究生的教育远远不够，有些老师这方面也存在认识的不足。发表文章好像只是为了毕业或评职称，目的性太强，这样是难以长久坚持的。一旦毕业或评上教授，可能科学研究的动力就大打折扣了。所以我经常给同学和年轻老师们讲，要崇尚学术，不只是为了毕业和职称，而是因为有兴趣，想在科学研究上做番事业，这样才能走得更远，收获的更多。

4、罗老师本人具有海外学术背景，2020年也申请到了国际合作重点项目，在国际合作方面卓有成效，请罗老师谈谈在国际合作方面的经验和体会。

我在国际交流与合作方面收获很大，这也是我注重培养团队国际合作能力的原因。时代的发展，不允许我们闭门造车，要寻找合作伙伴并得到支持，这样才容易获得成功。我跟国际上其他的国家有很多合作，比如说我受聘过澳大利亚新南威尔士大学、美国佛罗里达技术学院、英国Stirling大学的客座教授，新加坡南洋理工大学的TCT交换研究员，英国电信公司的短期研究员等。我在国际学术圈认识很多朋友，得到了很多的支持和帮助，这些学术界朋友对团队成员的成长起到了重要的作用。

2020年我们获得国家自然科学基金国际合作重点项目立项更是体现了长期实质性国内外合作的成效。该项目国内合作伙伴是中国科学院大学和中科院遥感与数字地球研究所，国外是英国约克大学Edwin Hancock和Richard Wilson团队，美国德州大学阿灵顿分校的Chris H.Q. Ding团队，他是安徽大学计算机学学院引进的千人。除了在多所国外的大学和研究所受聘过客座教授外，我还带领安徽大学团队加入了中国科学院谭铁牛院士和英国皇家学会院士Tariq Durrani教授创办的中国苏格兰信号与图像处理研究院（SIPRA）。每年都有交流会，对我们培养青年学者起到了重要作用。

天下没有免费的午餐，国际合作亦是如此。希望得到帮助，你首先就要对学术圈和他人有所贡献，这样国际合作的局面才能打开，合作才能持久。选择合适的外援也是非常重要的，我们可能觉得只要找到“大牛”合作，研究水平就能得到提高，团队研究成果就能增加很多，其实不尽然。存在这种情况，即使引进了“大牛”，但自己还没打好基础做好准备，知识和能力水平相差太大，跟“大牛”无法对话，所谓的合作也只能流于形式。在合作过程中要逐渐做到相互信任，特别要注意达到共赢的目标。

我们有责任提升中国学者在国际学术组织中的话语权和影响力。在融入国际学术圈和为同行做贡献方面我也做了一些事情，得到了同行的认可。我通过服务国际学术组织和会员，应邀在国际学术组织中担任职务。在时任IEEE南京section主席的东南大学何振亚先生帮助下，我组织成立了合肥subsection，并担任IEEE南京section合肥subsection的创始主席。我还应邀担任了国际模式识别学会（IAPR）的“基于图表式的模式识别（TC-5）”专委会副主席。

中国学者在国际学术圈中增加存在感和展现才智是我们的责任也是荣誉。也许是担任安徽大学学报（自科版）主编的原因，我很乐意为出版国际学术会议论文集和学术期刊服务。应各位期刊主编的邀请，我愉快地加入了国际期刊Pattern Recognition，Pattern RecognitionLetters，Cognitive Computation和International Journal of Automatic Computing的编委会。还担任过Pattern Recognition Letters和Cognitive to Computation专刊的客座编辑。通过服务国际会议和期刊，开拓了学术视野，提高了编辑能力，这对我的本职工作也有很好的促进作用。

5、罗老师在图模型领域研究的比较深，关于这一块想请您谈谈该领域的一些研究现状和未来发展的一些方向和趋势。

我从本科接触图论知识，到访问学者和博士学习将结构图应用于图像的分析和识别，直到现在仍然对用结构图描述和处理图像非常感兴趣。2002年回国后获资助的多个国家自然科学基金面上项目和国际合作重点项目是从不同的角度和层面将结构图理论和方法应用于图像分析和识别的研究。我始终认为在某些场合，图像像素或基本单元本身的特性远没有他们之间的相互关系复杂和重要。也就是说我相信图像单元间的结构关系更能刻画图像或视频的本质，从而为分析和识别提供更加鲁棒的特征。

我在这方面的研究是从图像的结构图表示开始的，长期的研究取得的一点成绩得到了国际同行的认可，受聘担任国际模式识别学会基于图表示的模式识别专委会副主席。我多年从事图匹配和图嵌入方面的研究工作，图匹配是此类图像识别方法的核心，图嵌入是降低结构图计算复杂性的一个有效途径。早年，我感兴趣的是探讨不考虑图像单元本身特征，仅考虑单元间结构关系的纯粹结构图匹配问题。在导师的指导和帮助下在IEEE TPAMI和PR等期刊和CVPR等会议上发表了论文，受到了关注。后来在做博士后期间，我对如何将结构图线性化以便利用较为完善的模式识别技术感兴趣。研究集中在利用结构图谱理论将图嵌入到低维线性空间，提取了结构图的一些特征。博士毕业回国后，我在图谱理论应用、结构图在视频分析中的应用和随机图的应用方面开展了研究工作。

我认为，传统的结构图研究在很长一段时间都会具有重要的价值。除了图表示、图匹配和图嵌入等传统问题外，近年来，大规模结构图库的建立和高效管理、图挖掘、图索引等也引起了学者们的关注。结构图本身的复杂性使得其应用受到了限制，研究高效的结构图计算方法将仍然是学者们努力解决的关键问题之一。已有的研究主要是对顶点和边是确定的结构图的处理，而它们可以被看作是更为一般性的随机结构图的特例。而现代图论对随机图的研究成果在模式识别领域尚未得到广泛重视。我相信随机图理论能够为结构模式识别的进一步发展开拓空间。随着深度学习理论和方法的发展，图神经网络已经受到重视，模型的应用效果也令人满意。这个研究热点必将推动传统的图论与新兴的深度神经网络学习进一步融合，产生更加令人振奋的成果。另外，由于结构图可以用来描述任何有形或无形元素之间的关系，结构图在除了图像和视频分析识别的其他领域会得到更多的研究和应用。

6、安徽大学这几年发展得不错，特别是你们计算机学院和自动化所建立了联合培养人才的模式。想请您以安徽大学为例，谈谈地方高校应该怎么和国内外研究机构进行合作？

前面我特别强调国际合作的重要性，其实国内合作同样很重要。我跟谭铁牛院士是在英国的BMVC会议上认识的，回国以后也保持联系，后来认识了刘成林研究员。我和刘老师在国际会议的组织和期刊出版方面共同做了不少工作，合作的很愉快并有成效。在我担任安徽大学计算机学院院长期间就开展过所、院合作的尝试，希望学院得到中科院自动化研究所的帮助，提高我校计算机学科特别是模式识别方向的研究水平和知名度。我提出能不能在安徽大学建立一个模式识别国家重点实验室的子实验室，得到两位领导的认可。可惜当时条件不成熟，就搁置了下来。

两年前，副院长汤进教授跟我谈论此事，我们认为条件已经成熟。借助学校“双一流”建设的东风，重提所、院合作事宜，幸运地再次得到双方领导的认可。“中国科学院自动化研究所-安徽大学认知计算研究中心”终于在2020年成立了，目标是共同努力使安徽大学拥有一流的人工智能与认知计算学科。除了安徽大学的多名教授外，中科院自动化研究所副所长、模式识别国家重点实验室主任刘成林研究员担任中心学术委员会主任，王亮研究员担任研究中心主任，陶建华、程健、赫然和张兆翔等研究员的加入，为中心培养优秀研究生和青年教师提供了保障。中心成立以来，在人才培养、高质量论文发表、科研项目的立项和国内外学术交流与合作等方面都取得了很大的成绩，提高了学院研究水平和学术影响力。

通过与国内外多个团队合作，我认识到作为一所“双一流”学科建设的地方高校，除了我们自身努力外，必须借助外援以加速发展。这方面我的体会是：1、广交学术朋友。作为地方高校，我们存在与外界交流不够，不太为人所知的不足。所以要利用一切机会，结识学术圈的同仁，通过交流增加彼此的信任感，这是一项基础性的工作。2、有了众多学术圈的朋友作为基础，寻找高水平、能弥补我们不足的团队和专家开展合作就成了一项重要的事情。3、选定了合作伙伴，能否产生预期的合作效果在很大程度上取决于我们的承载能力。如果我们在科学研究和交流方面没有达到一定的水平，就无法跟这些知名的专家有效对话，合作就只能停留于表面，难以取得很大的成功。4、在能够有效合作的前提下，能否长期保持合作是取得成功的关键。地方高校在人才、环境和资金，特别是理念上存在一定的困难或不足，长期实质性合作具有一定的困难。这就需要我们坚持不懈，努力获得双方单位的大力支持，不断为合作注入动能，提高双方团队成员的积极性，从而收获合作共赢的硕果。

7、罗老师是在英国读的博士，想请你根据个人的体会，分析一下国内外研究生、博士生培养有一些什么样的不同和差别或者说特点。

我在英国约克大学Edwin Hancock教授指导下读博士和做博士后研究多年，感受最深的就是他们的国际化程度很高。系里的教师来自不同的国家，毕业于不同国家的高校，硕士和博士研究生的国家分布更广。多种文化的交融有利于互相借鉴和良性竞争，有利于培养出综合素质优秀的人才。毕业后大家可能回到各自的国家，天然地具有广泛的国际学术联系。导师在国际学术组织里担任职务，经常承办和参加国际学术会议，与多个国家的大学教授保持密切联系和合作，不仅为自己和团队的发展获得了外部帮助，也为弟子们国际联系拓展了空间。

我在英国约克大学读博士期间，系里没有开设其他的课程，只有几小时研究方法方面的讲座，这点与我们有很大的不同。如果在刚开始读博时就能得到科学研究方法方面的指导和训练，解决一些研究者初期必然存在的困惑，就能够大大提高进入角色的速度。受此启发，几年前我就在安徽大学开设了科学研究方法论的课程，也到其他高校开设提高科研素质和能力方面的讲座，以期使更多的科研新人获益。

能否获得博士学位主要看博士学位论文的水平和贡献，发表的文章只作为参考。有些学生发表很多文章，有些发表很少，对发表论文的数量并没有统一的标准，这点与我们也有不同。这种仅仅针对博士论文进行评审和答辩的方式看似降低了要求，其实对博士学位论文的质量和答辩都提出了很高的要求。当然，论文答辩考官必须“公正执法”才行。与国内多名教授组成答辩委员会不同，英国的博士学位论文答辩，仅有主考官和副考官两人。但问题更加深入和尖锐，提出的问题也更多，答辩期间博士生和导师都是挺紧张的，答辩不通过的情况也不鲜见。

我所就读的学校导师们承担的课程都不太多，这样不但让导师们有充分的时间备课，提高课堂教学质量，也保证了他们有充分的时间指导研究生、讨论问题，自己也有时间阅读论文并开展研究工作。而我们地方高校的导师，课堂教学任务重，获得科研课题难，年轻导师的经济压力大等因素影响了指导学生的时间和精力投入。

还有个不同就是他们没有博士招生名额的指标，招收多少博士研究生主要看导师的意愿，考虑的主要因素是博士研究生的机位能否得到保障，学生的学费是否有来源，导师的项目经费是否能够保证课题组学术活动的需要等。能力强、条件好的导师就能够指导更多的博士研究生，取得更多高质量成果，培养出更多优秀人才。既避免了高水平导师资源浪费，又有利于良性竞争环境的营造。我们应该吸取这些经验，激励导师们努力提高自己的研究和指导水平，为祖国培养出更多德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。

个人简介：

罗斌，安徽大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师、英国约克大学计算机科学博士学位、安徽大学学报（自然科学版）主编。安徽省首批“皖江学者”特聘教授、安徽省学术技术带头人、安徽省模范教师。现担任国际学术组织IEEE南京分会合肥分部主席、国际学术组织IAPR基于图的表示和识别专委会副主席、中国图象图形学会常务理事、安徽省计算机学会副理事长。国际学术期刊Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, CognitiveComputation和International Journal of Automation andComputing编委。

研究方向为模式识别与数字图像处理。目前主持国家自然科学基金国际合作重点项目和面上项目。代表性学术论文发表于国际学术期刊和国际学术会议IEEE Trans. on PAMI、IEEE Trans. on ImageProcessing、Pattern Recognition、CVPR、IJCAI、AAAI、NIPS等。曾获亚洲计算机视觉学术会议唯一最佳论文奖、安徽省科技进步一等奖、安徽省青年科技奖等。

曾先后受聘英国约克大学计算机系博士后研究员、澳大利亚新南威尔士大学客座研究员、美国弗罗里达技术学院客座教授、新加坡南洋理工大学TCT交换研究员、英国电信公司（BT）短期研究员和英国Stirling大学客座教授。

（责任编辑：张东波）

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