视觉计算是计算机视觉、机器学习、模式识别等领域相结合的一个研究方向。由于无处不在的视觉数据及其实际应用的重要性，大规模图像/视频数据处理与理解已引起研究者们的浓厚兴趣。尽管近年来已有一些重要进展，许多挑战性的研究问题尚未解决。比如：现有视觉特征描述能力有限，缺乏鲁棒性；视觉表示方面，大规模多源异质数据缺乏有效的分析工具；视觉学习与推理方面，传统分类器对于大规模、多类别、高维度的数据缺乏泛化能力等。面向我国信息产业对先进视觉计算技术的重大需求，面向国际视觉领域的前沿研究方向，本项目旨在联合中澳两国视觉领域的优秀科研人员共同研究大规模视觉计算理论和方法，突破现有视觉计算理论在效率、精度、鲁棒性等方面的瓶颈，研制大规模数据下的视觉特征提取、视觉表示、视觉学习与推理方法等，为大范围跨场景视频监控、多模态生物识别、互联网海量视觉信息安全等潜在应用提供理论基础和技术支持。
       (经费来源：国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目)