长期从事于机器视觉、机器学习、模式识别等人工智能领域,擅长多种数据挖掘方法(KPCA、KLDA、LLE、LPP、CARS、SPA、GA、逐步回归等)、化学计量学方法(PLS、PLSDA、MLR、PCR、KNN 等)、聚类、机器学习方法(ANN、SVM、ELM、KELM、adaboost、RF、Bayes、CNN、LSTM 等绝大多数模式识别以及各类优化/改进算法)以及图像处理方法(图像分割、增强、去噪、美颜、匹配、特征提取等)。
基于 MATLAB 软件做过各类数据建模、人脸识别、车牌识别、OCR 识别、图像匹配与拼接、图像融合、加密、复原、信号去噪、脑电信号处理、机械故障诊断等项目。
光谱分析包括基于近红外、热红外、高光谱等进行的数据定量预测和定性判别研究方面。涉及多种数据分析建模,如自适应迭代重加权惩罚最小二乘(airpls)、去趋势、多元散射矫正(MSC)、变量标准化(SNV)、SG平滑、导数法(1d、2d)、中心化等多种光谱预处理,样本集划分、特征提取(
车牌识别过程主要包括图像预处理、车牌区域定位、校正、字符分割、和匹配识别等部分。该过程与图像OCR识别过程类似,涉及图像处理多领域知识。