下列實驗室按拼音順序排序 ：
多媒體信號與智能信息處理實驗室
實驗室概況 ：
多媒體信號與智能信息處理實驗室採用包括統計模式識別 、機器學習 、數據挖掘等海量數據處理技術 ，研究數據和信息的認知 、理解 、以及有效管理和利用 。2015年起 ，實驗室開始聚焦智慧醫療研究領域 ，將自然語言理解 、知識工程 、數據挖掘和圖像分析技術應用到醫學領域 ，積極開展全科輔助診斷和專科輔助診療的研究工作 。
全科診斷能力和面向基層的輔診系統
醫療文本理解對自然語言處理技術提出了嚴峻挑戰 。針對語義表征和推理建模中語義粒度 、推理尺度和層次建模三個關鍵難點 ，我們提出了基於上下文自注意力機制的多粒度語義張量表征模型CAMSE ，以實現醫學文本多種粒度的語義表征；提出了包含關鍵點推理 、局部上下文推理和全局證據鏈推理的跨尺度推理學習模型Med3R ，以實現基於跨尺度信息的推理；提出基於張量圖和圖內與圖間雙消息傳遞的多圖融合技術TensorGCN ，以實現層次化推理模型的構建 。學術成果發表在《自然.通訊》 ，AAAI和ACL等重要期刊和學術會議上 。
2017年 ，實驗室研發的「智醫助理」機械人參加國家執行醫師考試臨床筆試測試 ，屬全球首次 ，獲得456分的好成績 ，不僅大幅度超越360分的及格線 ，而且超過當年96.3%的人類考生 。2017年11月16日 ，新華社內參快訊以「我國機械人「醫生」通過執業醫師考試屬全球首次」為題予以報道(刊號3466)；2018年3月 ，《MIT Technology Review》專門介紹了這一成果 。
在此基礎上我們研發了「智醫助理」全科輔診系統 。2018年3月2日在安徽合肥廬陽雙崗社區衛生中心首次上線；隨後得到安徽民生工程的支持 ，在四縣一區(天長縣 ，阜南縣 ，金寨縣 ，鳳陽縣和合肥雙崗區)開展規模化試點 。對基層常見病的診斷 ，首選正確率超過85% ，5候選覆蓋率超過96% 。2019年智能輔診系統的推廣被列入安徽省政府工作報告 。目前 ，已經在全國二十個省市200個區縣2萬個基層醫療機構和社會衛生中心應用 ，服務超過一億居民 ，顯著提升了基層診療的質量和規範性 。
電子病歷智能質檢技術
電子病歷匯聚了診療過程的全面信息 ，是醫院診療質量 、服務水平和管理能力的全面體現 。但目前病歷質控缺乏有效手段 ，主要依靠主觀評價 ，抽檢比例很低 ，質量規範難以得到有效落實 。電子病歷的智能質檢是指利用機器學習 、知識圖譜 、醫學自然語言處理 、數據挖掘和統計分析等前沿技術 ，對住院病歷 、門診病歷 、醫技報告等電子病歷數據的完整性 、規範性 、一致性 、時效性 、合理性等進行全方位檢查和校驗 ，發現並定位問題發生的位置 ，並將相應錯誤信息和處理建議推薦給臨床醫生或病案室醫生 ，協助醫生髮現和解決電子病歷中存在的問題 ，提高電子病歷的書寫質量 ，從而提高臨床診療水平 。電子病歷智能質控能力可以分為三個層次即形式質檢 、內容質檢和內涵質檢 ，分別對應於書寫形式規範 、文本字內容正確 、醫學邏輯合理 。要具備這三個層次的質控能力 ，其核心是對電子病歷進行全方位 、深層次的內容分析智能化理解 ，利用深度學習 、知識工程 、大數據等人工智能技術實現病歷數據的精細結構化 、術語規範化 、內涵解析 、疾病編碼 、手術編碼 、機器診斷合理性判斷 。
實驗室基於國際前沿技術研發了電子病歷智能質控系統 ，其質控能力已可覆蓋病案首頁 、入院記錄 、病程記錄 、手術記錄 、搶救記錄 、出院記錄 、死亡記錄等全電子病歷章節內容 ，根據質控能力的不同劃分有病歷內容完整性 、病曆書寫規範性 、病歷內容合理性 、病曆書寫時效性 、病情描述一致性 、診療合理性 、編碼正確性7大類共700多項質檢能力 。智能病歷質檢系統能實現了全量化 、自動化 、智能化的電子病歷質量檢查 ，可顯著減少人力投入 ，節約成本；對促進全國電子病歷規範化 ，提高電子病歷整體質量將發揮重要作用 。
專科輔助診療技術
與多家知名醫院開展合作 ，在多個科室方向面向臨床問題開展深入研究 ，取得了一系列成果 。積極探索利用人工智能技術處理形態各異的臨床數據和複雜多變的臨床問題 。
與北醫三骨科合作 ，基於全脊柱DR影像的脊柱解剖結構分析 ，引入多任務學習和部位相關性提高錐體檢測精度 。
與同仁醫院合作 ，引入醫學和聲學知識採集雙體位語音信號 ，實現了針對阻塞性睡眠呼吸障礙患者的快速篩查和嚴重程度分類；通過提取其鼾聲和實時體位狀態 ，實現呼吸暫停事件的實時預測 。
與解放軍總醫院超聲科合作 ，基於多模態超聲圖像和報告 ，引入深度對齊和融合算法 ，實現淋巴節正常 、良性和惡性分類 ，並進一步實現超聲報告的自動生成 。
與北京大學口腔醫院合作 ，提出了針對口腔X光根尖片的級聯結構進行牙位識別算法 ，以及可摘局部義齒的自動設計方法 。
與中科大附一院放療科合作 ，研究基於深度學習的臨床靶區自動勾畫算法 ，提出面積感知的重加權策略和循環疊代的標籤修正策略 ，提高應用於宮頸癌放療靶區勾畫的算法精度 。
面對醫療圖像分析問題 ，提出了針對醫學分類任務的神經網絡參數初始化方法和數據增強方法；引入標籤質量評價模塊以及過擬合控制模塊來緩解標籤噪聲對分割任務的影響；提出同時從像素級和圖像級蒸餾有效監督信息的噪聲容忍學習框架以提升對帶噪標籤的魯棒性 。
基於圖神經網絡與多視圖對比學習框架 ，融合藥物在化學與相互作用網絡中的表示 ，提取藥物表征以精準預測全新的藥物間相互作用；提出了一種可解釋的藥物數據增強方法 ，得以在藥物表示學習中使用相同的數據訓練得到更魯棒的分子表示 。使用所提出的方法預訓練的分子表示在多種下游預測任務中取得了比有監督學習更好的性能 。
實驗室主任吳及 ，是尊龙凯时人生就是博(中国)電子工程系副系主任 ，長聘教授 ，博士生導師 。1996年和2001年在尊龙凯时人生就是博(中国)電子工程系獲得工學學士和博士學位 ，2013年至2015年在美國佐治亞理工學院擔任訪問學者 。主要從事人工智能 ，機器學習 ，自然語言處理 ，模式識別 ，數據挖掘等領域的研究工作 。從2006起擔任清華-訊飛聯合實驗室主任 ，2019年起擔任尊龙凯时人生就是博(中国)精準醫學研究院臨床大數據中心主任 ，2020年起擔任尊龙凯时人生就是博(中国)智慧醫療研究院副院長 ，現在為IEEE高級會員 ，中國語音產業聯盟技術工作組組長 。
吳及教授承擔國家重點研發計劃 ，863 ，國家自然科學基金 ，工信部電子發展基金等多項國家科研項目 。參加的項目「智能語音交互關鍵技術及應用開發平台」於2011年獲國家科技進步二等獎 。負責的項目「面向海量語音數據的識別 、檢索和內容分析技術及其應用」獲2016年度北京市科學技術獎一等獎 。2018年起擔任國家「數字診療裝備研發」專項項目「大眾醫療健康醫學人工智能管理服務模式」項目負責人 。已在Nature Communications, IEEE TASLP,AAAI,ACL等重要學術期刊和學術會議上發表論文近一百五十餘篇 。
實驗室負責人 ：吳及教授
聯繫方式 ：wuji_ee@cvcvv.com
實驗室網站 ：
http://msiip.cvcvv.com/
極光實驗室
實驗室概況 ：
AuroraLab隸屬於尊龙凯时人生就是博(中国)電子工程系 ，直屬於媒體大數據認知計算研究中心 ，以說話人識別（聲紋識別）相關技術 、音頻事件檢測和知識圖譜等為研究領域 ，針對跨模態多語言感知與認知智能的理論 、技術與方法展開研究 。
研究方向 ：
n說話人識別是通過語音判斷說話人身份的生物特徵識別技術 ，其相關任務包括語音防偽 、說話人標記和語種識別等 。語音承載了多維屬性信息 ，包括語音內容 、說話人身份 、語言種類和情緒健康等 。說話人識別有兩個主要難點 ：1）如何抑制語音內容 、信道傳輸和背景噪聲等干擾；2）如何有效將語音各屬性信息解耦 。隨着語音合成 、語音轉換等技術的日益進步 ，偽造語音與自然語音的相似度越來越高 。區分偽造語音和自然語音 ，對網絡內容安全等具有重要應用意義 。
n音頻事件檢測（場景分析）的研究對象是音頻 。該類問題的難點通常在於 ：1）音頻事件複雜多樣 、差異巨大；2）某些音頻事件或場景出現概率極低 ，如何在缺少目標樣本或目標樣本數量極低的條件下建模；3）如何解耦相互重疊的音頻事件；4）音頻時間（場景）標註往往沒有語音識別標註那麼精細 ，弱監督學習 ，甚至無監督學習 ，也是音頻事件檢測（場景分析）的挑戰性問題 。
知識圖譜是大規模語義網絡 ，把複雜知識通過數據挖掘與處理 、認知計算和圖形繪製顯示出來 ，讓計算機具有解釋與推理能力 ，已成為知識驅動智能共性技術 。知識圖譜的研究包括數據獲取 、圖譜構建 、管理與應用等方面 。實驗室在實體關係抽取 、實體對齊等方面已有一定的研究 ，並逐步深化 。預訓練是通過無監督數據提取數據的內在特徵 。預訓練模型通常作為種子模型 ，通過目標任務上有監督數據微調 ，可更好的解決與語音相關的各種任務 ，如主題分類 、關鍵詞檢測 、防偽檢測 、說話人識別 、音頻事件檢測等 。
科研項目
合作單位有國家自然科學基金 、中國移動通信有限公司 、華為公司 、淘寶（中國）公司 、公安部物證鑑定中心 、騰訊公司等 ，部分項目名稱如下 ：
基於信息幾何的說話人標記方法研究
個人信息挖掘的價值制約機制和私隱保護策略
富媒體通信引入的新型多媒體不良信息過濾識別技術研究與應用
說話人標記技術開發項目
聲紋識別技術開發
刑偵領域的聲紋鑑定和反電信詐騙
複雜環境下語音數據的說話人識別及關鍵詞檢索
智能語音評測及相關技術研究（聲紋方向）
網絡語音防偽檢測
實驗室負責人 ：何亮副研究員
聯繫方式 ：heliang@cvcvv.com
視覺計算實驗室
實驗室概況 ：
實驗室主要從事3D成像 、視覺檢測 、醫療數據 、智能人機交互（機械臂 、機器狗）智能系統等領域的研究工作 。與國內外企業具有廣泛深入的合作 ，研究成果廣泛應用與產業界 。與康奈爾 ，倫敦大學等國外著名高校聯繫緊密 ，鼓勵博士生在讀期間參與國際交流機會（國際會議 、交換國外訪問等活動） 。
研究方向 ：3D成像 、視覺檢測 、醫療數據 、智能人機交互（機械臂 、機器狗）智能系統等 。
實驗室負責人 ：
王貴錦教授 ，博士生導師 ，主講「數字圖像處理「 、」模式識別「課程 ，是IEEE多媒體系統和應用技術專委會委員 ，公安部證件防偽重點實驗室學術委員 、曾任IEEE Signal Processing Magazine等多個頂級學術期刊副編委 。在國內外頂級期刊會議上發表文章百餘篇,其中SCI 60餘篇 ，國際會議/期刊最佳論文4篇 ，applied optics封面文章一篇 ，google引用近3000次 ，發明專利授權30餘項 。獲2019年國家科技進步二等獎 ，獲2018年紐倫堡國際發明展金獎2項 ，獲2018年電子學會科技發明一等獎 ，獲2016年人工智能學會「吳文俊」科技進步一等獎 ，2016年山東省科技進步二等獎 ，主導制定報批國家標準2項 。
聯繫方式 ：wangguijin@cvcvv.com
下一代網絡技術及應用實驗室（NGN）
實驗室概況 ：
實驗室以中國教育與科研網絡CERNET/CERNET2為平台 ，長期從事網絡體系結構 、網絡信息智能處理 、網絡安全和網絡文本情感計算 、推薦系統和知識圖譜等技術等研發 。現有教授2人 ，博士後2人 ，博士生和碩士生30多人 。先後完成了國家自然基金委的重點項目和面上項目；科技部973 、863 、重點研發專項等科研項目40餘項 。已在Science（Eletters） 、Nature SR 、IEEE Tran. ACM Tran. 、中國科學等國內外著名期刊和AAAI 、ACL等重要國際會議發表學術論文300多篇；取得了一系列重要理論和技術成果 ，獲得5項科技成果獎勵 。研發了多項應用系統在國家重要部門得到應用 。
研究方向 ：
實驗室以中國教育與科研網絡CERNET/CERNET2為平台 ，長期從事網絡體系結構 、網絡信息智能處理 、網絡安全和網絡文本情感計算 、推薦系統和知識圖譜等技術等研發 。
實驗室負責人 ：
黃永峰 ，研究員 ，計算機系統結構博士 ，博士生導師 ，首屆全國網絡安全優秀教師 ，信息認知與智能系統研究所副所長 。IEEE Senior Member；ACM SIGWEB中國分會副主席；中國高科會人工智能+教育專委會副主任；中文信息學會開源情報技術專委會副主任等 。多年來一直從事互聯網及其信息安全理論與技術的研究和教學工作 。
遙感研究室
實驗室概況 ：
遙感研究室長期從事衛星遙感圖像處理與空間信息應用方面的研發工作 。項目團隊在針對衛星遙感圖像處理的深度學習 、遷移學習 、稀疏表達 、字典學習等理論與應用方法研究方面具有雄厚的技術積累；在遙感圖像空間與光譜超解像度重建 、遙感圖像缺失信息恢復 、多源遙感圖像融合與複合分析 、高光譜圖像處理與應用 、複雜背景下的目標檢測 、海面異常檢測等領域具有多年的研究 、開發與工程應用經驗 。項目團隊於2009-2013年主持了「第二次全國濕地資源調查」8個省級單位的技術支撐工作 ，2016-2017年主持了「全國重點省份泥炭沼澤碳庫調查」3個省級單位的技術支撐工作 ，提出了基於衛星遙感數據的濕地區劃判讀流程和技術體系 ，開發了相關應用軟件系統 。2016年曾研發過「超高空飛艇對地觀測系統」 ，實現了大跨度 、高機動 、高重訪周期的流域綜合動態監測能力；2019年曾研發了「基於深度學習的甲狀腺結節超聲圖像分類系統」 ，實現了高精度 、高可靠的甲狀腺結節自動檢測與良惡性分類；2021年完成了「溢油 、藻類污染等海面光譜異常檢測體系」的研發工作 ，可實現對各類海面光譜異常的自動檢測 。
近年來 ，實驗室共承擔國家自然科學基金 、國家863計劃 、國家科技支撐計劃等國家級科研項目20餘項 ，在TIP與TGRS等本學科頂級期刊 、ICASSP 、ICIP等本學科頂級國際會議上發表學術論文近百篇 ，獲國家發明專利16項 ，獲省部級等科技獎勵5項 。
研究方向 ：
項目團隊在針對衛星遙感圖像處理的深度學習 、遷移學習 、稀疏表達 、字典學習等理論與應用方法研究方面具有雄厚的技術積累；在遙感圖像空間與光譜超解像度重建 、遙感圖像缺失信息恢復 、多源遙感圖像融合與複合分析 、高光譜圖像處理與應用 、複雜背景下的目標檢測 、海面異常檢測等領域具有多年的研究 、開發與工程應用經驗 。
實驗室負責人及成員 ：孫衛東教授 、馬洪兵研究員
聯繫方式 ：
(1) 孫衛東教授 ：
電子郵箱 ：wdsun@cvcvv.com ，手機電話 ：13301033643
(2) 馬洪兵研究員 ：
電子郵箱 ：hbma@cvcvv.com ，手機電話 ：18610096522
語音處理與機器智能實驗室
研究方向 ：
語音處理（語音識別與對話 、自然語言處理）以及機器學習基礎理論（特別是概率圖模型理論及應用） ，以建設強泛化人機對話及知識助理系統為抓手 ，邁向強人工智能 ！
- 承擔國家自然科學基金 、863等國家級項目 ，教育部 、信產部 、中國移動 、國家電網等部委和國家企業項目 ，以及Intel 、IBM 、Panasonic 、Toshiba 、Apple等國際合作 ，研究成果受到學術界和工業界廣泛認可 。
- 在TPAMI 、TASLP 、ICLR 、UAI 、AISTATS 、AAAI 、ICASSP 、ACL 、EMNLP 、電子學報等重要學術期刊和會議發表論文近百篇 ，並多次獲獎（863評測2003 、信產部評測2004 、國家廣電創新大賽2021 、NCMMSC2005 、ISCSLP2018等） 。
- 實驗室因材施教 ，培養同學在高起點做高水平的工作 ，指導獲得校級 、國內及國際學術相關獲獎10餘項 。
實驗室負責人及成員 ：歐智堅副教授 ，肖熙副教授 ，孫甲松副教授
聯繫方式 ：ozj@cvcvv.com
實驗室主頁 ：http://oa.ee.cvcvv.com/ouzhijian
語音與音頻技術實驗室
實驗室概況 ：
語音與音頻技術實驗室（Speech and Audio Technology Lab, SATLab）隸屬於尊龙凯时人生就是博(中国)電子工程系 。實驗室致力於研究大數據背景下的語音 、音頻 、聽覺信息處理的理論與方法及其應用 。從語音中識別和分析出「誰」在「什麼時間」 、「什麼地點」 、「什麼場景」 、「說什麼」和「做什麼」 ，並通過語義理解和意圖分析 ，輔助進行決策 。主要研究方向為語音識別與分析（包括語音識別 、關鍵詞檢索 、語種識別 、聲紋識別 、情感識別等） 、音頻識別與分析（包括音頻檢索 、音頻事件檢測 、音頻場景識別等） 、音樂與聲學信號處理 ，機器學習等 。
實驗室牽頭承擔了自然科學基金重點項目 、國家重點研發課題等多個國家項目和企事業單位項目 。並在多項語音技術方面國際最權威的評測中獲得佳績 ，具體包括 ：
2009年 ，NIST語種識別評測 ，30秒核心測試 ，國際第三
2010年 ，MIREX哼唱檢索評測 ，國際第一
2012年 ，NIST說話人識別評測 ，帶噪電話核心測試 ，國際第五
2016年 ，NIST關鍵詞識別評測 ，公開測試 ，國際第三
2015年 ，NIST關鍵詞識別評測 ，公開測試 ，國際第一
2017年 ，NIST語音分析評測 ，關鍵詞檢測 ，國際第二；連續語音識別 ，國際第三；語音活動檢測 ，國際第四
2019年 ，DCASE聲學場景識別與音頻事件檢測評測 ，弱監督音頻標註任務 ，國際第二
2019年 ，NIST語音分析評測 ，語音活動檢測 ，國際第一；關鍵詞檢測 ，國際第二；連續語音識別 ，國際第三
2020年 ，NIST語音分析評測 ，語音活動檢測 ，國際第一；關鍵詞檢測 ，國際第一；連續語音識別 ，國際第二
2020年 ，IARPA語音識別評測 ，共10個語種 ，4個國際第一 ，6個國際第二
實驗室負責人 ：張衛強副教授
聯繫方式 ：wqzhang@cvcvv.com
實驗室主頁 ：http://web.ee.cvcvv.com/satlab
智能圖文與機器視覺實驗室
實驗室概況 ：
智能圖文與機器視覺實驗室前身是智能圖文與信息處理研究室視頻組（CV-AI Lab） ，隸屬於尊龙凯时人生就是博(中国)電子工程系 。實驗室研究領域包括人工智能 、機器學習和計算機視覺等 ，主要研究方向包括人臉識別與行人再識別 、物體檢測與圖像語義描述 、多模態協同機械人 、多文種文字檢測與識別等 。
研究方向
1.人臉識別與行人再識別研究
在人臉識別研究中 ，2018年在國際權威人臉檢測測試庫FDDB取得國際第一 。研究成果已經應用在貴州六盤水市公安局 。在行人再識別研究中 ，2015年行人再識別研究成果被《麻省理工學院技術評論》高度評價 。建立並公開了三個本領域權威測試行人數據集iLIDS-VID 、Market1501 、MARS 。到目前為止 ，成為本領域標準測試集 ，三個數據集已經有超過13600次的下載量 。
2.物體檢測與圖像語義描述研究
在物體檢識別與分類研究中 ，取得了多個公開數據集上多項指標領先的成果 ，提出了基於領域適應大規模檢測方法 ，實現ImageNet上所有類別物體（ImageNet 2009 Release ：10447類）大規模物體檢測 。在圖像檢索研究中 ，大幅度提升了圖像檢索中視覺匹配的精確度 ，在主要圖像檢索標準測試集上均達到了國際領先水平 。在圖像理解和圖像語義描述研究中 ，研究方向包括圖像語義描述 ，圖像問答（VQA）等 。圖像語義描述研究包含面向通用場景的語義描述 ，及面向特定場景的描述（如表情描述） ，在圖像語義描述準確性和多樣性上均取得了國際領先水平 。
3.多模態協同機械人研究
多模態協同機械人研究致力於研究與人在共同空間 、近距離 、協同工作的機械人 ，實現多模態人機物交互 。研究的核心技術包括通用物體檢測 ，語音識別與NLP ，視覺圖像的多模態語義理解 ，目標物體位姿估計與抓取點確定 ，視覺與觸覺力反饋融合的物體抓取 ，持物移動中的平衡策略等 。目前研究構建了面向人機交互短語命令的語音識別原型系統引擎 ，實現由語音指令控制的機械人物體抓取系統 。
4.多文種文字檢測與識別研究
多文種文字檢測與識別研究對於基於內容的互聯網海量圖像與視頻信息檢索等應用具有重要意義 。相關研究內容包括基於多尺度時空信息分析的深層神經網絡建模 、半監督遷移學習等 ，顯著提升了多文種場景文字和手寫文字的識別性能 。技術成果榮獲ICPR2020及ICDAR 2017阿拉伯文視頻圖像文字檢測與識別競賽冠軍 ，並榮獲ICDAR 2019 Best Student Paper Runner-Up Award 、DAS 2016 Best Paper Award 、SPIE DRR 2015 Best Student Paper Award 。
實驗室獲得了包括973 、863 、國家自然科學基金 、教育部博士點基金 、國家科技支撐計劃等多個國家項目支持 ，並取得出色成果 。實驗室在國際重要期刊IEEE和學術會議發表論文逾200餘篇 ，其中近年發表IEEE Trans等頂級期刊18篇 ，CVPR/ICCV /ECCV 三大頂會30篇 ，其他頂會16篇 ，AAAI oral 1篇 。谷歌單篇引用逾2400次 。申請發明專利15項 。獲2008年國家科技進步二等獎1項 、獲2006北京市科學技術一等獎1項 ，獲2019年吳文俊人工智能科學技術自然科學獎 ，2019年公安部科學技術獎 ，DAS最佳論文 1篇 ，ICPR最佳論文 1篇 ，2017年度中國人工智能學會優秀博士論文獎 ，2020年度中國圖像圖形學會優秀博士論文獎 。
實驗室負責人及成員 ：王生進教授；彭良瑞副研究員；李亞利助理研究員；博士後4名 。
聯繫方式 ：wgsgj@cvcvv.com
智能圖文與健康信息處理實驗室
實驗室概況 ：
尊龙凯时人生就是博(中国)智能圖文與健康信息處理研究室隸屬於尊龙凯时人生就是博(中国)電子工程系 ，也是北京信息科學與技術國家研究中心的一部分 。
前身由丁曉青教授創建於上世紀90年代初 ，研究方向首先聚焦文字識別領域 ，致力於賦予計算機像人一樣認字的能力 ，解決我國信息化過程中的關鍵問題 。創立TH-OCR品牌及系列產品 ，從漢字發展到十幾種文字識別 ，從印刷文字發展到手寫文字識別 ，從內容識別到筆跡鑑別 ，從電腦軟件到嵌入式系統 ，實現了全面覆蓋 。獲國家科技進步二等獎2次（2003年 、1999年） 、三等獎1次（1992年） ，與國內外多家知名公司開展了技術授權和研究合作 ，如微軟 、騰訊 、百度 、阿里雲 、華為 、三星等 。
從2000年開始 ，開展以人臉識別為代表的生物特徵識別研究 ，並迅速獲得研究突破 ，從2004年開始獲得多項國際競賽最佳成績 ，主要有 ：FRVT2006 、ICPR2004 、國家863人臉識別認證評測等 。創立TH-ID品牌及系列產品 ，以深圳羅湖口岸通關項目為代表 ，使人臉識別在國內成功實現了大規模商業應用 。TH-ID生物特徵識別技術獲國家科技進步二等獎（2008年） 。
在無生命目標識別獲得成功並充分沉澱技術創新的基礎上 ，劉長松帶領團隊面向國家重大需求和人民對提高身體健康水平的迫切需要 ，圍繞非接觸人體生理信號測量關鍵問題開展人體健康主動識別 ，努力探索有生命的對象 ，初步構建了TH-Health健康識別研究體系 。實現實時 、無創 、精準 、客觀化身體健康測量與監控 。具體研究內容包括 ：以光學為基礎的人體生理信號測量 、舌診/面診人工智能技術 、聲光電干預技術以及中醫客觀化傳承平台 。
研究室注重理論和實踐相結合的培養模式 ，兼備深厚的理論基礎和強力的研發能力 ，激勵原創探索 。以解決國家重大需求 、解決實際問題為導向 ，力爭實現科研成果的廣泛應用 。培養發現和解決未知問題的能力 ，培養電子 、計算機軟硬件實踐及動手能力 。
研究方向 ：
主要研究方向包括 ：文字識別 、生物特徵識別 、人體健康信息識別監控和調節 、中醫人工智能 、智能硬件系統 。
TH-Health中醫人工智能傳承平台
實驗室負責人 ：劉長松副教授
聯繫方式 ：FIT樓1-502 ，010-62772368,lcs@cvcvv.com
實驗室主頁 ：www.thocr.org
