研究方向
人脸识别应用
人脸识别应用 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，是应用最广泛的机器学习场景之一。包括上班打卡，门禁，监测系统，人流控制等。在这个项目中，学生将会使用Python以及现代机器学习框架Scikit-Learn, PyTorch等来实现完整的人脸识别应用。为了达到这个目标，学生将从基础的统计学和线性代数入手，逐渐接触较早的传统人脸识别方法，从而过渡到机器学习领域，和现在的深度学习网络。
相关学科
应用数学、计算机
关键词
人脸识别、机器学习、机器视觉
科研导师
C.Peng
- 加州大学理学硕士；本科就读于加州大学计算机专业。
- 曾担任过加州大学洛杉矶分校的研究生研究助理，并参与神经结构搜索研究项目。
- 参与的活性探测器项目，实现了一个实时摄像头活性检测。
科研成果
成果一：在英文期刊中发表学术论文
有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。
成果二：第一作者身份
有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。
成果三：独一无二的课题
有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，保证学生研究内容的差异性。
成果四：顶尖院校导师的推荐信
有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，保证了推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。
成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛
学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。
