伴随着物联网、云计算、移动互联网的高速发展，现代信息处理技术正在面临着大数据时代所带来的崭新机遇和严峻挑战。发展面向高维海量数据的人工智能技术理论和算法，开发高效的数据挖掘工具和应用软件，正在日益成为智能信息处理领域中富有活力、具有深远发展前景的科研热点。

实验室长期围绕着高通量信息智能化处理、计算机视觉与图像处理、智能感知与控制等前沿方向开展研究，积累了宝贵的科研经验和良好的研究基础。实验室负责人隶属于信号与信息处理方向的主要科研团队之一，依托中科大医学影像中心、类脑智能技术与应用国家工程实验室等先进科研平台，近年来先后承担了国家重大科研仪器研制、国家自然科学基金、图书馆VIP创新团队等多项高水平科研项目，积累了丰富的科研项目经验。

[高通量信息智能化处理]

    实验室在高维海量信息处理相关的多模态机器学习、人工智能的理论和应用方面有长期科研积累，提出了多分支深度神经网络架构、特征表示学习、跨模态特征交互与融合等多项关键技术。研究成果先后发表于IEEE JBHI、IEEE/ACM TCBB、Neurocomputing、NAR等本领域顶级学术期刊和国际会议，并得到了同行专家的广泛认可。

[计算机视觉与图像处理]

    实验室近年来在计算机视觉、图像处理与智能分析方面开展深入研究，聚焦于人工标注“小、弱、少”场景下的图像自动检测、分类等核心计算机视觉任务，设计了多种新颖的半监督、跨领域自适应深度学习方法，相关技术在国际上处于领先水平。多篇研究成果发表在人工智能领域著名国际期刊IEEE JBHI、Artificial Intelligence in Medicine、智能医学影像分析国际顶级会议 MICCAI'2021等。

[机器人感知与控制]

实验室针对移动机器人无图导航、多指机械手自动抓取及评估等相关领域进行积极的探索，拥有包括视-触觉多模态融合感知、智能决策及控制等先进机器人导航和抓取控制实验平台，并在基于强化学习的机器人运动控制、联合视-触觉的多模态信息融合等关键技术方法方面取得了丰富的研究成果。多篇相关研究成果发表于《决策与控制》、Sensors等国内外学术期刊，并获国家发明专利授权。