2024年7月，我院多媒体与视觉感知实验室题为“Visual Feature Disentanglement for Zero-Shot Learning”的零样本学习研究论文在加拿大尼亚加拉瀑布召开的国际多媒体与博览年会 (IEEE International Conference on Multimedia and Expo , 简称ICME) 荣获最佳论文提名。该论文的第一作者为硕士研究生何青芝，指导老师为秦杰教授和权荣副教授。

论文提出了一种基于特征解耦的零样本学习方法。传统方法直接基于预训练网络抽取的视觉特征训练生成模型及零样本分类器，该文提出基于零样本学习特性将特征分解为语义一致、视觉可辨和冗余特征，仅基于有效特征训练生成模型和零样本分类器，分类效果取得显著提升。

ICME是IEEE多媒体领域的旗舰会议，通过IEEE学会推广多媒体技术、系统和应用的最新进展，在中国计算机学会中获CCF-B类评级。近年来，ICME每年吸引了世界各地约1000多份高质量论文投稿（接受率仅约30%），成为多媒体领域知识交流传播的主要论坛。