模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)

模式识别国家重点实验室

模式识别国家重点实验室依托中国科学院自动化研究所,实验室筹建于1984年,1987年8月正式对外开放,同年12月通过国家验收,是由国家计委投资成立的国家重点实验室之一。

简要概况
实验室第一任主任是前任国家科技部副部长马颂德研究员,现任主任是中国科学院副秘书长谭铁牛研究员。
研究领域
实验室以模式识别基础理论、图像处理与计算机视觉以及语音语言信息处理为主要研究方向,研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法,为开发智能系统提供关键技术,为探求人类智力的本质提供科学依据。成立二十多年来,我们始终将“面向国家战略需求,瞄准国际学科前沿,开展模式识别领域的基础和应用基础研究,建设国际一流的国家重点实验室,使其成为国内外著名的科学研究、技术创新和人才培养基地,为我国信息高科技的发展提供知识、技术与人才储备”作为实验室的发展目标,努力将实验室建设成为一个高水平的、国际化的科研基地。
学术团队
实验室现有固定科研人员43人,45岁以下年青人约占80%,中科院“百人计划”引进人才5人,青年科研骨干均具有博士学位,外籍职工2人。实验室流动人员包括博士后、博士研究生、硕士研究生、高级访问学者和客座研究人员。现有在站博士后8名,在学博士生149名,硕士生85名以及在研开放课题研究人员36名。实验室形成了一个以年轻学术带头人为核心、以青年科研骨干为主体和以高素质的研究生队伍为主力的结构合理的研究梯队。
项目成果
实验室承担着80余项科研项目,其中包括国家重点基础研究计划“973”项目,国家自然科学基金重大、重点和面上项目、杰出青年科学基金项目和创新群体项目,国家高技术计划“863”项目,国家科技支撑计划项目及国际合作项目等。实验室成员每年在国内外重要的学术期刊和国际学术会议上发表论文百余篇,其中不少发表在国际权威刊物和国际重要会议上,如IEEE汇刊(PAMI等),International Journal of Computer Vision, Pattern Recognition, Image and Vision Computing,Automatica, IEEE Transaction on Audio, Speech, and Language Processing, ICASSP, ICCV, ICPR, ACCV等。实验室已获准和申请专利100余项,获国家自然科学二等奖1项,国家技术发明二等奖1项,国家科技进步二等奖1项,北京市科学技术奖一等奖1项,中科院自然科学二等奖2项,其它部委级三等奖4项,国际发明金奖与世界知识产权专项奖各1项。
交流合作
实验室在开展国内外学术交流与合作方面有着优良的传统。实验室借各种机会,积极组织学术交流。每年一批在美国、法国、德国、日本、英国等地工作的优秀中国留学生,定期到实验室从事短期客座研究,来自世界各地的知名学者到实验室做学术报告达几十人次。1997年实验室通过中科院自动化所和法国国立信息与自动化研究院(INRIA)成立了“中法信息、自动化与应用数学联合实验室”。是国内从事基础研究起步较早的中外联合实验室之一,并被誉为开展务实国际合作的典范。2000年10月国际语音翻译先进研究联盟(Consortium for Speech Translation Advanced Research International, C-STAR)组织通过对实验室进行全方位的严格考察,正式接纳实验室为其第七个核心成员。2002年10月,实验室与世界第一大图像处理公司Matrox合作成立了“图像联合实验室”,实现了科研单位与国外著名公司在图像领域内的跨国合作。实验室成员积极参与国内外学术组织的工作,担任许多国内外学术期刊的主编、副主编或编委,以及国际重要学术会议的大会主席或程序委员会委员等。2002年模式识别国家重点实验室主任谭铁牛被模式识别与计算机视觉领域的国际权威期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》聘为编委,成为该刊自创立20多年来第一位进入编委会的国内学者。2004年9月,蒋田仔研究员被医学影像领域的国际权威期刊IEEE医学影像汇刊(IEEE Transactions on Medical Imaging)聘为编委(Associate Editor)。他是亚洲地区第一位获邀担任该刊的编委,也是惟一一位来自非欧美国家的编委。
在国家有关部门的大力支持下,模式识别国家重点实验室始终坚持在模式识别领域开展基础和应用基础的创新研究,取得了一些成绩,奠定了良好基础。实验室这支一体化、年轻化、国际化和规范化的科研队伍,尽管面临巨大的人才竞争压力,依然有信心将实验室建设成为面向国家战略需求的、国际化的科研基地,为我国的信息高科技基础研究做出新的更大的贡献!
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