南京理工计算机学院现有主要研究方向

计算机科学与技术学院现有主要研究方向

作者： 文章来源：本站原创 点击数：3224 更新时间：2009-1-9 13:59:44

1、模式识别理论与应用

模式识别理论与应用，主要研究模式识别理论方面的两个主要问题：(1) 基于独立分量分析、非线性主分量分析、流形学习的鉴别特征提取理论构架研究；(2) 基于置信度估计、边界学习、模型学习的模式分类器组合理论框架研究；（3）基于认知的模式识别理论研究。

2、智能机器人技术

智能机器人和系统技术，主要研究：(1) 机器人体系结构与多机器人协同；(2) 机器人感知、信息处理、行为规划与控制；(3) 机器人系统仿真、评估和性能测试等。图像处理与分析技术，主要研究：（1）基于变分偏微分方程的图像分析方法与应用；（2）多源图像融合与分析；（3）智能监控技术。

3、网络工程与信息安全

网络系统自适应构架设计与验证，计算系统多层次安全防护与仿真验证，信息安全系统的攻防测试，在网络与信息安全方向，争取在网络系统自适应构架与验证、计算系统多层次安全感防护、信息安全的对抗测试与验证方面达到国际先进水平。

 

4、图形图像与仿真技术

主要研究内容：（1）分布式虚拟现实、增强现实和混合现实技术；（2）基于仿真网格的多学科协同建模与仿真技术；（3）非真实感图形，图像处理中的几何偏微分方程和几何多尺度分析理论；（4）图形图像处理网格技术；（5）无线传感器网络与压缩感知技术；（6）大规模复杂数据可视化；（7）航天图像处理技术。

 

5、软件性能工程

主要研究内容：（1）性能数据获取及性能监控技术（2）性能度量及检测技术（3）性能衰退的诊断技术（4）性能抗衰决策（5）抗衰实施技术

6、 多核计算体系结构。

主要研究内容：（1）多核处理器协同计算体系研究（2）多核系统的软件体系结构研究（3）多核体系下的新兴网络架构研究

7、 软件测试与软件质量保证

主要研究内容：（1）软件度量模型研究（2）单元测试自动化技术（3）验收测试自动化工具技术（4）软件测试方法的研究与开发（5）测试驱动开发TDD技术

8、机器学习理论与方法

机 器学习是研究如何让计算机具有学习能力，从以往的资料，经验中学习到知识，以增进本身的效能。机器学习不仅涉及到对人的认知学习过程的探索，还涉及到对数 据的分析处理。近些年，机器学习成为人工智能领域的研究热点并开始影响到众多应用领域。从火星探测机器人、基因芯片到汽车自动驾驶、智能家电，机器学习都 在背后发挥着重要的作用。

9、视觉导航技术

计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，导航技术是智能机器人实现自主的关键技术。它主要研究如何从车载视觉传感器所获取的信息中感知周围环境，获得道路、车辆位姿和障碍物等信息。

10、自然语言处理与理解

自 然语言理解和处理，就是研究如何能让计算机理解人们日常所使用的语言，并对人给计算机提出的问题，通过交互的方式，用自然语言进行对话。主要涉及机器翻 译、信息检索、信息抽取、自动问答和大规模信息处理等内容。随着计算机技术和人工智能总体技术的发展，自然语言理解不断取得进展。

11、智能检测与嵌入式系统技术

主要研究内容：（1）机器人嵌入式计算与通讯系统研究（2）机器人嵌入式软件体系结构研究（3）基于分布式计算平台的高性能计算体系结构（4）嵌入式导航数据库技术研究

 

12、虚拟现实与虚拟采办、虚拟样机技术

主要研究内容：在 虚拟现实与人机协同仿真方面，争取在虚拟现实技术、人机交互技术、复杂系统仿真等领域取得突破，并实现产品化。大力扩展在仿真、航天遥感图像处理等方面的 纵深发展，紧密跟进关于国家及江苏省中长期发展规划中关于生态安全、公共安全领域的优先主题和重点工程建设，积极参与地方建设。

13、可信软件与自主计算

主要研究内容：在可信软件与自主计算方面，侧重研究可信软件的演化和动态控制，通过建立一个较为完整的自主计算架构，实现部分自主管理。

14、生物特征识别

主要研究内容：以国际学术界广泛使用的大样本、大类别人脸图像库FERET和我们自己建立的大类别人脸图像库为对象，在人脸图像识别的正确率、可靠性和稳健性方面取得具有国际先进水平的研究成果。在进一步开展人脸识别研究的同时，将不断开拓新的研究领域，力争在指纹识别、语音识别、虹膜识别、掌纹识别以及签名识别的研究与应用方面取得突破。

15、生物医学图象处理与分析

主要研究内容：该方向所要研究的主要内容包括两类，一类是生物医学的显微图象处理与分析，另一类是生物医学影像的处理与分析。

16、生物医学信息管理与挖掘

主要研究内容：研究如何利用数据挖掘和机器学习的方法，对名老中医的医案进行处理，从中总结出具有名老中医特色的经验和方法。