恭喜包胜奇顺利毕业！

2025年6月

包胜奇，本科毕业于上海大学，于2022年开始在上海大学计算机工程与科学学院攻读学术型硕士研究生。包胜奇同学自本科大四开始进入韩越兴研究组学习研究图像处理相关技术与应用，在韩老师的悉心指导下，延续并推进了以下研究：

针对功能材料图像多层次特征复杂的问题，提出一种基于单模态特征解耦的轻量级深度学习方法，以解决钙钛矿PUF防伪标签真实性预测任务。特征解耦策略将宏观与微观特征的学习分离为独立阶段，减少了不同层级特征间的干扰。为满足高效率与低延迟需求，设计了轻量化分流卷积网络，其核心的分流卷积机制显著降低了计算复杂度。同时，采用额外角度边界损失函数，通过增大类间距离、减小类内差异，增强了特征的判别能力。为实现未知样本的有效拒绝，提出了测地度量方法，在高维流形空间根据测地距离对样本真实性进行预测。
针对功能材料多模态异构数据特征难以融合的问题，提出了一种基于多模态特征融合的轻量级深度学习方法，以解决海藻酸钙/石墨烯复合材料性能预测任务。通过设计表格驱动特征融合网络，有效整合了图像与表格两种异构数据源。该网络包含两大核心模块：表格引导视觉语义增强模块和门控特征融合模块。表格引导视觉语义增强模块利用表格信息引导视觉特征学习，以实现深度跨模态对齐与增强；门控特征融合模块通过交叉注意力与门控机制，进行模态间的有效交互、对齐及自适应加权融合。同时，为确保计算效率，网络采用了分流卷积、Mamba等轻量化设计。

包胜奇同学在上海大学三年的研究生生涯中努力学习、认真科研，不断增强自己的专业知识，有幸结识了许多良师益友。希望包胜奇同学在未来的道路上不忘初心，牢记使命，披荆斩棘，砥砺前行。