近日，我院人工智能与蒙古文信息处理实验室的两篇论文（1）Nearest Neighbor with Multi-Feature Metric for Image Annotation（作者：吴伟，高光来）（2）Enhancing the Mongolian Historical Document Recognition System with Multiple Knowledge-based Strategies（作者：苏向东，高光来，魏宏喜，包飞龙）被国际会议 the 22nd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2015) 录用。

论文（1）利用距离测度学习理论，提出了一种多特征尺度的最近邻图像自动标注模型，该模型充分利用不同特征的互补特性，可以减轻图像类内差异和类间相似的问题，从而有效提高图像自动标注的性能。

论文（2）深入研究了蒙古文古籍识别中导致单词识别错误的原因，提出了三种基于知识的策略：整合主干线信息策略；字形基元分组策略；识别欠切分和过切分块策略。使用这三种策略有效提升了蒙古文单词的识别精度。

ICONIP国际会议由亚太神经网络学会（APNNA）主办，是国际上公认的神经网络信息处理领域的顶级会议之一，是中国计算机学会（CCF）推荐期刊和会议列表中的会议。ICONIP2015国际会议于2015年11月8日-12日在土耳其伊斯坦布尔举行，由伊斯坦布尔大学承办。我院教师吴伟博士、包飞龙博士赴伊斯坦布尔参加了该会议，并对上述两篇论文的研究成果作了报告，同时与国际同行进行了深入和富有成效的交流，论文的研究成果得到了与会专家学者的广泛关注和好评。