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1、对抗性生物特征识别系统生物特征识别指以人工智能的方法对人体的特征，来区分个体的计算机技术。在利益的驱使下，不法份子制造虚假的人体特征来逃避检测，降低系统安全性能。本项目用人工智能方法分析这些攻击策略并提对抗方法，减少损失。JPEG图像隐写分折研究在互联网上有海量的图像，每天均有大量的图像被上下载，使之成为一个信息隐藏的极佳载体，也做成很大的安全隐患。所以本项目使用 MCS来对 JPEG图像进行隐写分析以发现载有隐藏信息的JPEG图像。快速视频人物动作匹配在视频中自动发现并理解人物的动作，能在监控视频发现可疑人物或活动。但是每分钟的视频均产生海量数据，要分析及判别各种动作需要花费过长的时间。所以
2、本项目通过使用快速的近似样本匹配方法：哈希，来判别当前视频中人物的动作。大数据分析处理算法设计与实现主要研究面向大数据分析处理的高效计算调度模型与算法、节能调度技术与算法、数据分析挖掘模型与算法；基于 JAVA、mapreduce等编程模型、工具设计与实现提出的算法，并在 Impala、 hadoop平台上进行算法实验；将提出的算法集成到 hadoop上，实现电信手机上网日志的数据统计、分析和挖掘需求。广州数字教育云平台研究与开发广州数字教育云平台获得教育部认可的云技术平台，其研究内容主要是教育资源分布计算与分布存储技术，云应用系统的开发与整和，研究成果已在广州市教育部署与实施。现在准备开发第
3、二期系统，要求参加人员前期专业成绩较好、能够吃苦以及良好的沟通能力。团队 研究项目名称 项目简介（ 100字内）机器学习与控制论研究团队先进体系结构团队基于格件与复合文档的的大数据模型(GriDoc)研究及管理系统的设计与实现GriDoc是我们提出的一种大数据模型，面向大数据的高性能访问与知识管理，数据的分布式处理基于我们提出的格件模型，数据的组织基于复合文档模型。包含的子课题： 1）复合文档虚拟视图实现； 2）数据引擎实现； 3）基于目录关键字的文档自动分类与摘要生成； 4）分布式数据多关系同步； 5）个人图书馆应用基于物联网技术智慧家庭研究本项目结合下一代网络物联网技术，研究智能家庭控制与
4、监控平台，要求学生对于嵌入式开发以及硬件有较好的兴趣，同时需要有较好的沟通能力，本项目管理比较严格、科学，要定期讨论汇报。课题老师有较好的前期基础。老人健康监护系统本项目主要针对目前的空巢家庭开发一款老人健康监护平台，与手机进行交互，将老人实时信息传送给服务器及家人。本项目要求学生态度端正，具有良好的沟通能力，熟悉 JAVA语言及相应网络开发知识。移动网络优化数据挖掘与分析本项目主要针对移动网络优化数据进行数据挖掘与分析研究，分析价值客户，进行增值服务推送。要求学生态度端正，具有良好的沟通能力，具有较好的算法基础。熟悉 C+或 JAVA及相应网络开发知识。多对象交互与协同平台研发一种平台，支持
5、多种对象（人、应用程序、设备仪器及其他物联网对象）之间信息通信、多任务协同完成与新对象动态生成等功能云资源调度算法、实验系统的设计与实现设计与实现基于云计算模拟器 cloudsim的云资源与任务调度算法和进行相关调度实验；设计与实现基于 CHOCO的云资源调度算法；研究资源（服务器）动态管理节能技术、服务器定制技术（分析 facebook）、云存储节能技术。互联网中信息动态传播机制研究互联网上各种网络社区都可以看作为社会网络。本项目主要研究互联网中社会网络信息的动态传播方式，研究的内容包括：互联网信息传播扩散方式和模型，信息传播模式的统计和分析，信息内容传播效果验证和预测等。网络安全及智能手机
6、软件研发研究项目包括： 1. 无线网络安全，涉及传感器网络、物联网、移动网络、云计算、大数据； 2. 软件定义网络安全； 3. 智能手机软件研发无人驾驶汽车无人驾驶汽车包含四个模块：对摄像机拍摄的视频进行图像识别，判断道路状况；用 GPS定位控制主方向；雷达检测汽车周围盲点内的物体；用激光定位器精确测定汽车与周围物体的距离。最终实现自动控制油门、刹车、方向盘操纵汽车。1）隐写技术：基于 3G/4G无线通信的音频隐写或图像隐写，防止窃听或拦截。 2）图像取证： JPEG图像取证（如篡改检测）与反取证（如使篡改检测失效）。 3）图像共享： 1幅图像生成 n份影子图像，任意少于 k幅（ k=n ）影
7、子无法重构原图像，而任意 k幅或以上影子可无损重构，保护重要图像信息的安全。 4）密码域信号处理：可用于图像检索、人脸识别 /指纹识别等多媒体应用中的隐私保护。随着科技的发展，移动设备迅速普及，人们越来越意识到移动设备上机密数据和个人隐私保护的重要性。因此, 在普通移动设备上进行基于生物特征的身份认证成为人们的一个迫切需求.多媒体信息安全计算机多媒体和图形图像处理基于移动设备的手部多模态生物识别技术的研究信息安全面向物联网 /传感器的数字签名的 FPGA实现面向物联网、无线传感器网路等应用，学习若干低资源开销的、安全的数字签名算法，以 VHDL、 Verilog HDL等硬件描述语言实现，并在
8、 FPGA上验证。基于社交网络的物联网创新应用研究移动互联网环境下软件测试平台开发关键技术研究研究移动互联网环境下软件测试与传统互联网环境下行为区别，设计基于移动终端的自动化功能测试，性能测试开发平台，重点研究复杂控件对象的自动识别和脚本化编程，基于多代理并发性能测试脚本同步统一回放机制，同时实现对云端应用服务器，数据库服务器性能分析和诊断。基于 GPU和异构平台的视频后处理优化算法研究研究针对 GPU和目前日益流行的 CPU+GPU集成的异构环境下视频算法并行优化设计，包括视频编解码，图像去噪和修复， GPU并行算法优化，视频云服务器搭建和搜索 API算法实现，协助研究生开展针对 GPU在
9、OpenCL环境下程序开发和测试。本项目主要研究将现实世界中的物体和 Web进行结合。使用面向移动互联终端的 Web技术（百度轻应用或微信应用）来构架物联网系统，即“ Web of Things”：让物体把数据和服务以统一的web接口作资源提供以满足终端用户的聚合需求。先进体系结构团队基于移动时空轨迹挖掘的人物识别与跟踪系统本项目通过对移动网络中记载的手机位置数据进行挖掘，重构人体移动的时空轨迹。并通过提出快速高效的轨迹模式识别和匹配算法，迅速从海量的轨迹数据中识别并追踪目标人物。该系统在城市安全监控中有广泛的应用前景和重要的社会价值。放疗对鼻咽癌病人脑结构的核磁图像研究鼻咽癌病人放疗对于病人
10、脑组织结构的改变目前现有研究报道。本项目拟基于真实鼻咽癌病人的 MRI图像定量研究其对于肿瘤组织的在放射前后的影响。参与者需要熟练 linux系统和 Matlab 语言，有良好英文能力。基于 Android系统的车牌识别系统（ 2013 SRP项目）开发面向基于 Android系统的车牌识别系统基于云计算的机器人远程教育系统开发，开发语开发基于云计算的机器人远程教育系统，实现机器人远程控制，交互管理，远程教学等功能。开发语言 C+或 JAVA。开放式机器人控制系统软件模块设计机器人控制系统中的相关软件模块程序编写，如 三维可视化仿真模块、轨迹规划模块、人机交互模块等。 开发环境 VS2010，
11、开发语言 C+。开放式控制系统硬件开发系统平台拟采用工业 PC板 +运动控制卡架构，重点开发基于 DSP的运动控制板卡硬件及其主控程序，实现机器人的多轴协调运动。开发环境 CCS，开发语言为 C+。证件照处理项目针对证件照背景颜色不标准、肤色不均衡，曝光过度或不足等问题进行背景替换、色彩优化和高光矫正的处理，输出符合特定背景要求、肤色标准、曝光正常的证件照。所有过程均自动，满足批量自动处理要求。智能技术与机器人团队计算机多媒体和图形图像处理医学图像的NAM表示及其在多模态图像分割与配准中的应用基于本研究小组提出的非对称逆布局的模式表示模型 (NAM)的思想，针对医学图像的特点，研究子模式的自动
12、提取算法。提出新的基于 NAM的多模态医学图像分割方法及分割集成算法。提出新的基于 NAM的多模态医学图像配准集成算法。本项目不仅具有一定的理论意义，而且在医学图像存档与通信系统、医疗的精确量化诊断、手术计划的制定、可视化、病理变换的跟踪和治疗效果的评价等各个方面还具有实际应用意义。基于云计算的智能商务系统研究与实现计算机自动室内设计传统室内设计，由设计师手工绘制草图，工作量大，耗时长。我们提出基于数据驱动的方法，建立一个庞大的数据库，通过从数据库中挖掘出重要的室内设计的信息，利用机器学习技术编码成知识库，并自动化室内家居设计。基于 IPv6的移动互联网快速切换技术移动互联网是下一代互联网的重
13、要发展方向之一， IPv6提供了较好的移动性支持，但在移动终端越区切换时的快速切换技术方面尚有较大的发展空间，研究该技术可为进入大型通信厂商、路由器生产厂商提供技术储备。基于流行的公共云平台（如阿里云），以及开源环境构建的私有云，开发一个用于实际商业环境的商务数据处理系统，系统支持分布式环境下的大数据分析、应用集成、协同办公，涉及基于云服务的嵌入式终端软件开发。机器人物流系统生产线协同控制设计机器人物流系统中 PLC控制，用于机器人、流水线的协同操作控制。智能手机的智能软件开发将智能优化算法结合实际的应用 : 手机智能防毒、来电智能短信防火墙、对手机 P2P通信的流量进行优化，解决通信网络堵塞
14、问题。基于 Hadoop的数据挖掘平台开发我们迈入了大数据时代，它将带来我们生活、工作、乃至思维方式的变革。大数据的规模动辄以 TB或 PB来计，对算法效率（时间与空间复杂性）带来了严峻挑战！本项目主要研究数据挖掘算法的分布式实现（基于 Hadoop map/reduce架构）。本项目通过对大数据（海量数据）的获取和特征的提取，研究在分布式平台上实现分类、聚类、压缩、预测等数据挖掘算法，开发相应的系统，并将其应用到分析专利、电力、通信等行业的数据中。本项目特别适合于下列两类同学：1、对算法研究有兴趣的同学，准备投身科研的同学；2、或对技术开发有热情，能吃苦，喜欢钻研技术的同学；随着第四代移动网
15、络 LTE在中国获得牌照并开始全面推广，与之相关的应用越来越受到国家和社会的重视。 LTE网络由于具有传输速度快，速率稳定，支持高清视频流传输等特性，其应用领域将比 3G网络要宽广的多，在这样的基础技术支撑下，很多过去看来非常明显的技术门槛已然不复存在，如何建立更加智能化，信息化的实用网络，已经成为当今信息科学领域的重要研究课题。本项目旨在充分挖掘 LTE技术潜力的基础上，面向节能信息化领域以及整合的智慧校园领域中的热点问题，树立可推广的创新示范应用方案，带动 TD-LTE产业发展。基于描述集的本体构建方法根据用户的本体需求描述构建描述集，并以此为基础建立本体的层次结构。用户可以在无需领域专家
16、参与的情况下自主定义符合自身需求的本体结构。项目主要实现在 protege环境下的算法实现。视听觉与服务计算团队云存储分布一致性协议的设计与实现本项目主要解决分布式云存储中吞吐量与一致性之间的权衡问题，有针对性地设计运行良好的一致性方案。语言需求： Java智能家居系统跨平台开发与移植多终端（ PC、手机、网页等）的智能家居系统的开发与移植。项目开发环境： Ubuntu。开发语言： C+。主要内容： 1.Qt的跨平台调研分析与移植； 2.智能家居数据库数据管理； 3.智能家居系统其他开发工作基于 TPM的可信计算本研究项目的目标是利用可信计算模块开发一个密钥的管理模块，提供密钥的加密解密，绑定和迁移功能。基于各类传感器，采用机器学习与数据挖掘以及专家系统等技术实现老年人健康评估，健康监控，健康干预，健康服务等，以互联网形式为老年人提供大众服务。大型软件开发方法与应用基于 LTE的节能信息化与智慧校园网络架构智能技术与机器人团队机器学习与数据挖掘自适应半监督机器学习研究半监督学习是介于有监督学习与无监督学习之间的一种机器学习方式。本项目旨在
