模式识别主要研究方向

模式识别发展方向(概述)XXX,人脸识别,人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流首先判断其是否存在人脸如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。,人脸探测,人脸探测的目的是找出一区域的所有的人脸，及其他们的位置和接近的姿势。,人脸校准,人脸校准是通过所有的人脸标准得到人脸的外形的过程，进而进行人脸识别，人脸建模和综合,人脸姿态估计,人脸和头部追踪,人脸姿态估计和人脸轮廓提取,人脸识别,人脸人口统计：性别，年龄，种族等,人脸检索,人口追踪,情感模式识别与建模研究,研究用计算机表达人的感情首要目标之一是要能够确定哪些信号与人的情绪状态相关换句话说，就是如何找到用户的情绪状态和其相应的生理状态之间的联系。,如何通过观测数据定义情绪模型,皮电反应心电图 肌电图 血容量压力呼吸 温度,皮电反应图表,情感状态的马尔可夫模型图,模式识别模块图,情感服饰及配饰：,穿戴饰品与服装设计根据嵌入式的传感器传输的与情绪有关的生理变化提出相应的饰品和服装。,玩具情感：,情感跳跳虎根据他的玩伴的情绪，展示对应的情感。,情感的CD播放机,根据您目前的心情播放音乐，以及您的聆听喜好来改变你的心情。,司机情感,通过传感器数据及模式识别的算法，判断司机的情绪状态。,自主平台综合健康管理,本研究方向主要关注于自主武器平台特别是陆地履带式机器人和空中机器人即无人机的综合健康管理、有人飞机的综合健康管理、民用的复杂机电系统健康管理的技术研究。重点关注无人战斗机的综合健康技术研究、航空电源系统和航空火箭发动机故障诊断及综合健康管理技术研究。聚焦无人战斗机、有人战斗机和自主平台综合健康管理理论架构研究和工程化实现技术。,综合健康管理是一个十分前沿的研究向概念形成于20世纪90年代国内对于CSIHM的研究刚刚起步它是自主武器平台和现代飞行器的最新核心技术之一。,自主武器平台成为无人战争之神关键与核心技术是：准确的敌我识别、精确的目标探测、识别；高度的自主控制和自主综合健康管理。,基于多生物特征的个人识别和验证,生物识别特征包括人脸，语音，手写，指纹等单一生物特征的匹配算法只能计算一个特定的特征，某些情况下，这是不足的。该项目将尝试整合不同的特点和多分类的结果，建立一个个人识别系统，以提高识别率，使结果更可靠。,基于笔迹识别的个人识别,在线笔迹具有有静态和动态的高度准确的个人识别功能，难以伪造。在线手写识别被广泛应用于金融，取证，移动设备和掌上电脑等笔迹识别可根据人书写时的压力，速度，方位，角度等运用算法进行判断。,信息隐藏,隐写（即信息隐藏）旨在检测信息中是否隐藏有秘密消息的隐秘的反技术。目的是阻止非法信息的隐蔽通信。这是网络安全的迫切需要。,自然环境下的文本认知与理解,自然环境下的文本认知是指在对二维文本或三维文本的背景或所依存的环境无限制或尽量少限制的认知条件下，对文本的识别与理解。,传统的文本认知技术的成功的应用：在低噪声、简单背景、简单版面结构下的高性能的文档分析系统自然环境下，文本的认知任务将面临诸多挑战：如待识别的文本背景有强烈的噪声和干扰，如支票中的底纹或低质量的身份证图像,三维空间中，并受到自然条件、光照和摄像角度等各种因素的影响，文本会产生各种意想不到的扭曲、变形、残缺、模糊断裂等现象，这些都给文本的获取、切分与认知造成了极大的困难；,人体运动信息分析技术,利用人工智能和机器视觉技术分析理解人类的运动和行为；通过复杂背景中运动目标提取、运动动作的跟踪与分析、智能行为的识别与理解来指导运动的智能化；如运动员的科学训练，人体运动机能的康复等。,医学图像处理技术,研究将模式识别和图像处理中的知识和理论