形象认知计算课题组面向前沿科技发展趋势与社会需求，主要开展深度建模、高性能集成电路、类脑神经网络、人工智能等多学科交叉领域的新理论、新方法、新技术的研究，逐步形成“理论-实践-理论”不断升华的创新研究体系。

研究团队包括研究员、副研究员、助理研究员、高级工程师、助理工程师、科研助理、博士后以及硕博士研究生30余人。

重点研究方向：

（1）3D主动视觉芯片与系统

3D主动视觉技术就是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息，通过算法复原智能获取三维立体成像，不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响，技术更加稳定，能够解决以往二维体验和安全性较差的问题。3D主动视觉技术已经成为智能终端必不可少的AI“慧眼”。除了在手机以及刷脸支付、刷脸过闸机领域的应用场景布局之外，3D主动视觉方案几乎无所不能，在医美康复、智能家居、智能安防、汽车电子、工业测量、新零售、智能物流等领域发挥重要作用，堪称赋能产业创新的最大推力。

（2）深度建模

深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等

（3）图像处理与模式识别

图像处理与模式识别是利用计算机技术与数学方法对图像、视频信息的表示，编解码，图像分割，图像质量评价，目标检测与识别以及立体视觉等方面开展科学研究。主要研究内容包括：图像、视频的模式识别和安全监控、医学和材料图像处理、演化算法、人工智能、粗糙集和数据挖掘等。在人脸识别、指纹识别、光学字符识别、自然语言处理以及多个领域的信息管理系统等方面均有广泛应用。

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