申请香港大学或者香港科技大学的计算机博士条件？

2026-06-10 王柯出国指导

导师简介

如果你想申请香港科技大学计算机工程学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析香港科技大学的Prof. TAN的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

作为香港科技大学（HKUST）电子与计算机工程系的教授，导师是计算机科学领域的重要学者，尤其在计算机视觉、计算机图形学和机器人学领域享有国际声誉。导师于2007年在HKUST获得计算机科学博士学位，现担任Intelligent Space Computing Lab主任和Von Neumann Institute副主任。教授的学术生涯涵盖了从前沿研究到实际应用的广泛领域，发表了157篇学术论文，涉及顶级期刊如ACM Transactions on Graphics和IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，以及高影响力会议如ICCV和CVPR。

研究领域

导师的研究兴趣集中在以下三个核心领域：

计算机视觉：研究图像和视频的理解与处理，涵盖三维重建、SLAM、深度估计和事件相机（Event Camera）的应用。她的工作致力于提高视觉系统的鲁棒性和精度，尤其在复杂环境下的场景理解。计算机图形学：专注于高质量三维建模、渲染和体视重建（Volumetric Reconstruction），应用于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和数字孪生（Digital Twins）。机器人学：研究机器人感知与交互，涉及SLAM、机器人抓取（Robotic Grasping）和自主导航，目标是开发能够在动态环境中自主操作的智能机器人。研究分析

1.DMHomo: Learning Homography with Diffusion Models

期刊：ACM Transactions on Graphics, v. 43, (3), April 2027

内容：该文提出了一种基于扩散模型（Diffusion Models）的单应性估计方法（Homography Estimation），用于图像对齐和场景几何变换。传统方法依赖手工特征或深度网络，而该研究利用扩散模型的生成能力，显著提高了在复杂光照和遮挡条件下的估计精度。

重要发现：通过引入噪声逐步去噪的训练策略，模型在低纹理区域表现出色，优于传统方法如SIFT和深度学习方法如SuperPoint。

2.Learning Photometric Feature Transform for Free-Form Object Scan

期刊：IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, December 2027

内容：该文提出了一种光度特征变换（Photometric Feature Transform）方法，用于自由形态物体的三维扫描重建。研究结合光度一致性和几何约束，解决了非刚性物体在扫描过程中的形变问题。

重要发现：模型通过自适应特征提取，实现了高精度的表面重建，特别是在动态场景中表现出色。