计算机视觉的研究生课题,硕士研究生课题方向

研 究 生 课 题 方 向

欢迎电子信息类(含自动化)、计算机、数学专业的同学报考本人的研究生

一、智能优化方法及其应用

优化技术是一种求解各种工程应用问题的最佳/较好的解的技术，在许多工程领域（包括设计、制造、管理等）有着广泛的应用，并受到工业界和技术界的高度关注。鉴于实际工程问题通常具有复杂度高、约束条件多且目标函数多样化的特点，在这些方面寻求高效且智能化的解决方案已成为当前研究的热点问题。

自20世纪80年代以来, 一系列智能优化技术, 包括遗传算法\textbackslash{}simulated annealing\textbackslash{}ant colony optimization\textbackslash{}particle swarm optimization以及差分进化\textbackslash{}DE等, 为解决复杂性问题提供了创新思路与技术手段, 其显著优势吸引了国内外学者的高度关注并引发了深入研究, 并在多个领域实现了成功运用

本课题旨在针对当前智能优化方法及其应用中的关键性问题进行深入研究。重点考察机器学习技术与优化搜索策略之间的整合方式，并运用机器学习手段对智能优化算法进行分析和改进工作。同时探讨智能优化技术在大型电子系统设计以及大规模并行学习系统构建方面的实践应用及推广前景。

二、高维时空数据特征提取与行为分析方法

多维时空数据在复杂系统中扮演着状态或输出角色的数据，在各个领域都具有普遍存在的性质，并在多个领域中发挥着关键作用。这类数据不仅表现出多维空间分布特征，并且随着时间推移呈现出动态变化的特点。此外，在实际应用过程中往往伴随着随机干扰因素的影响。通过对其时空特征进行深入分析研究，则能够有效地揭示出复杂系统的内在规律及其行为特点，并为相关领域的理论研究与技术应用提供科学依据。

近年来，在机器学习领域取得的最新研究成果为高维时空数据的分析开辟了全新的研究思路。其中最具代表性的方法包括深度学习（Deep Learning）、自动编码器（Auto Encoder）、稀疏表示（Sparse Representation）以及流形学习（Manifold Learning）等技术。这些技术现已成为机器学习领域中的一个重要新方向：表征表示（Representation Learning），亦称作特征提取（Feature Extraction）。

Learning)。

本课题研究高维时空数据的特征提取与定量分析方法。

三、人工智能系统的安全性方法

新一代人工智能系统具备以数据驱动的特性，在不可见性和难以解析性的基础上拥有开放属性，并且能够自主学习。这些系统特征使其呈现出显著的安全隐患，并严重制约了其在关键领域中的广泛应用。

本课题致力于探讨人工智能系统安全性相关的关键技术，并旨在帮助相关人员快速识别系统内部潜在的问题点。通过提升系统的抗干扰能力和自主管理能力，并优化防御机制与自我纠错功能等手段实现系统性能的全面增强。此外，在保障系统安全的同时还需要开发一套完善的应急响应体系以确保故障能够及时得到妥善处理

四、智能感知与识别方法

像人类一样感知与识别事物是人工智能研究者们长期以来持续追求的目标之一，并且也是国际学术界的共同焦点与关注重点。该研究涉及多个交叉领域，包括机器学习技术、神经网络模型、智能优化算法以及计算机视觉相关的方法。本课题将重点聚焦于视觉智能感知与识别方法的研究，并将其应用于视线追踪技术、手勢辨認系统以及行爲Recognitio等实际场景。