徐昊教授团队的两篇论文“CharFormer: A Glyph Fusion based Attentive Framework for High-precision Character Image Denoising”和“RCRN: Real-world Character Image Restoration Network via Skeleton Extraction”被多媒体领域顶级国际会议ACM International Conference on Multimedia 2022（CCF-A）接收。两篇论文的第一作者均为意大利特伦托大学与吉林大学计算机科学与技术学院联合培养的2019级博士生史大千，通讯作者为徐昊教授。史大千由Fausto Giunchiglia教授和徐昊教授共同指导。

论文“CharFormer: A Glyph Fusion based Attentive Framework for High-precision Character Image Denoising”的作者还有考古学院李春桃教授，博士生刁晓蕾、迟杨、石立达等。论文的主要工作是：图像噪声是影响OCR效果的重要问题之一，尤其是对于噪声腐蚀严重的古文字图像。然而，通过现有去噪方法获得的结果并不能显著提高字符识别性能。这主要是因为当前的方法只关注像素级信息，而忽略了字符的关键特征如字形，导致在去噪过程中字形损坏。在本文中，介绍了一种基于字形融合和注意机制的新型通用框架，用于精确恢复字符图像。实验结果证明该方法生成的降噪图像能显著增强OCR效果。

论文“RCRN: Real-world Character Image Restoration Network via Skeleton Extraction”的作者还有博士生刁晓蕾、邢浩。论文的主要工作是：由于现实世界的图像经常受到图像退化的影响，构建高质量的字符图像数据集具有挑战性。将当前的图像恢复方法应用于此类字符图像时存在局限性。本文提出了一个现实世界的字符恢复网络（RCRN）来有效地恢复退化的字符图像，其中利用字符骨架信息和尺度集成特征提取来获得更好的恢复性能。实验结果表明，RCRN 能有效地解决真实条件下的文字图像降噪问题。

ACM International Conference on Multimedia（ACM MM）是多媒体领域公认的顶级国际学术会议，也是中国计算机学会（CCF）认定的A类会议。