1、动态图像序列分析与理解 

动态图像序列（或视频）的分析与理解有很多潜在的应用，比如视频监控、视频搜索等。重点面向监控应用，我们不仅要分析监控场景中的人是谁（身份）的问题，更要解决他或他们在执行什么活动（行为）的问题，同时也考虑被观察者的身高、性别、年龄、体态等属性的推理问题。目前的主要工作是复杂场景下基于人脸和步态的身份识别以及个体、群体的行为和事件分析的理论和系统研究。

2、图像视觉模式分析与理解 

图像分类、检索和分割是图像模式分析与理解中三块重要的研究内容。图像分类是指判断图像中目标的类别或者场景类别，图像检索是指根据图像的表达来寻找与其相似的图像，图像分割是指找到图像中属于某个特定类别目标的像素。目前的主要工作是针对海量图片分析，实现图像分类、分割、检索和推荐等一体化的理论和系统研究。

3、模式分析基础理论和方法 

大数据时代，我们面临海量、多源、异质的多模态数据（图像、视频、文本、语音等）分析与理解的问题；大规模数据应用中，标记数据耗时耗力，没有标记数据或仅有少量可获得的标记数据；图像、视频等数据表达通常具有高维特性等；深度学习近来在不同领域得到了很好的应用。考虑这些因素，在模式分析基础方面的主要工作是研究“大规模、多模态、弱/半/非监督、特征变换和选择、深度学习机制”等理论、方法和应用。

Wang, K.Y., He, R., Wang, L.*, Wang, W., Tan, T.N.(2016) Joint feature selection and subspace learning for cross-modal retrieval. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

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Huang, Y.Z.*, Wu, Z.F.,Wang, L., Tan, T.N. (2014) Feature coding in image classification: a comprehensive study.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 36(3): 493-506, 2014.

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