智能信息融合课题组

当今我们已经处于大数据时代，数据驱动智能决策正在各个行业得到广泛的应用，大到政府决策、企业资源规划，小到移动终端用户体验优化，数据的智能分析正在产生无法估量的巨大价值。大数据分析中面临的一个重要机遇和挑战是，相对于以往任何一个时期，我们可以更容易获取多模态、多来源、具有复杂多视图的大数据，深入分析多个来源、多种模态、多个视图数据之间的深层关联，并进行协同学习、模式识别和趋势预测，具有重要意义。另一方面，深度学习对于复杂数据特征的提取能力的提升、服务器计算性能的日益升级和分布式并行计算框架的逐渐成熟，都将极大促进大规模环境下的多模态、多来源、多视图融合的数据挖掘应用。

本课题组的主要研究多模态、多来源、多视图融合的数据挖掘及机器学习方法，并应用于视频监控、行人身份识别、网页数据推荐、时空数据挖掘等领域。