1 模式识别与智能系统专业 硕士研究生培养方案 一、 培养目标 本专业培养德、智、体全面发展，具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知识和实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次创新人才。具备从事模式识别、多媒体信息处理、嵌入式系统、信息安全、生物信息学、智能控制、机器人、智能系统等方面的独立工作能力。具有开拓进取的精神、具有实事求是、严谨的科学作风。注意理论联系实际，能够分析和解决现代经济发展和交叉学科中涌现出的新课题。熟练掌握一门外语，能够在模式识别与智能系统学科及相关学科领域独立开展研究工作。 二、 研究方向 1、图象处理和模式识别：基本图像处理等算法的研究；以人脸、指纹、虹膜等为主的生物特征识别；医学图象配准等处理算法的研究以及视频监控和视频图象理解。 2、多媒体信息处理：数字图象、视频、音频处理；多媒体数据模型、多媒体数据库系统；基于内容的多媒体检索技术；分布式多媒体系统(多媒体邮件系统、多媒体广播系统、VOD 系统、可视电话、视频会议系统、远程医疗系统。 3、嵌入式系统和射频识别：嵌入式系统应用技术以及安全关键理论研究；射频识别（RFID）应用技术以及微带天线设计。 4、信息安全：智能计算等在图像处理与编码中的应用，旨在发展快速高效和具有在低码率信道下实现视频图像实时编码潜能的压缩算法；数字水印技术 5、生物信息学：以计算机为工具对 DNA 和蛋白质序列、结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究；DNA 序列中遗传语言的破译。 三、 学习年限 硕士研究生实行弹性学制，学习年限一般 3 年。 四、 培养方式 2 硕士研究生实行导师负责和指导小组集体培养相结合，课程学习和科学研究（论文工作、社会实践、工程实践等）相结合的方式，课程学习与科学研究并重。 在课程学习结束后，进行研究生中期考核，中期考核通过方可进入学位论文工作阶段。 五、课程设置 硕士研究生的课程分为学位课程和非学位课程。其中，学位课程分为公共学位课程和专业学位课程两类，均为必修课；非学位课程包括必修课、选修课和补修课三类。 硕士研究生应修总学分不得少于 3 2 学分，其中学位课程不少于 2 1 学分。 补修课程一般为 2 -3 门，由指导教师根据培养目标、研究方向和专业基础等因素在个人培养计划中确定。同等...
