科研导师
Dr. Shen伊利诺伊大学博士
导师介绍
研究领域：多模态模型,计算机视觉,数据挖掘,医学影像 学术成果：已发表论文十余篇，其种5篇SCI一区/CCF-A,包括AAAI, CVPR,NeurIPS,lEEE Transactions on Medical lmaging； 担任多个CCF-A审稿人，包括AAAI,CVPR等；
基于多模态数据融合的智能信息识别与分析方法研究
- 课题名称
- 基于多模态数据融合的智能信息识别与分析方法研究
- 学科专业
- 课题关键词
- 辅导模式
- 1对1
- 发表目标
- SCI期刊1-2区、CCF-C
- 课题介绍
- 随着信息技术的飞速发展，图像、文本、语音等多模态数据呈现爆炸式增长，为智能信息处理提供了丰富的数据基础。然而，单一模态数据存在信息片面性，难以满足复杂场景下的精准识别需求。多模态数据融合通过整合不同模态信息的互补性与冗余性，能够显著提升信息表征能力，已成为人工智能领域的研究热点。当前，模态异构性、动态时序关联及噪声鲁棒性等问题，仍制约着融合模型的性能提升。因此，探索有效的多模态数据融合方法，实现跨模态信息的互补与增强，对于提升智能信息识别的准确性和鲁棒性具有重要理论意义与应用价值，相关研究成果可广泛应用于人机交互、智能监控、医疗诊断等领域。
导师信息
招生要求
面向具有相关学科背景与研究兴趣的学习者，具体要求以课题导师评估为准。