bet365投注隶属于华中科技大学国家防伪工程技术研究中心。实验室团队有教授2人，副教授2人，博士后1人，博士10人（含外籍博士1人），硕士及本科生40余人。
实验室的研究方向包括计算机视觉、图像处理与模式识别、医学图像处理、机器学习、小波分析及应用、票证鉴伪及检测，防伪溯源等。先后在IEEE Transactions on PAMI, IEEE Transactions on Image Processing, IJCV，Pattern Recognition等国际权威刊物及顶级会议CVPR等发表论文100余篇。已申请授权相关发明专利40多项。获得省部级奖励三项。
近年来已承担国家科技支撑计划、国家国际科技合作项目、国家自然科学基金以及其它纵、横向项目二十余项，项目经费总额三千余万元。主要研发项目防伪溯源、票证鉴伪、生物特征识别（人脸、指纹、虹膜），智能监控、RFID应用等。实验室开发首款国内拥有完全自主知识产权A类多国货币点验钞仪、多光谱高清票据鉴伪仪等系列产品并进入国内外市场，在冠字号识别、鉴伪点数量、鉴伪速度等技术方面已达到国内领先水平，自主研发多项检测设备在中国建设银行、中国工商银行、中国银行、中国农业银行、公安部等二十余家商业银行及公安鉴定投入使用。
机器学习(Machine Learning，ML)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门学科。 近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。我们实验室在这个领域的研究方向侧重于模式识别、人工智能、数据挖掘等方向。
人类通过眼，耳，鼻，舌，身接受信息，感知世界，而其中约有75%的信息通过视觉系统获取。图像的分析与理解是指用摄影机或计算机代替人眼获取视觉信息的技术，也可以被看作是生物视觉的一个补充，这项技术试图创建能够从图像或者多维数据中自动获取信息的人工智能系统，它主要包括如下一些分支：图像重建，目标检测，目标跟踪，目标识别，机器学习，索引创建。
人类通过眼，耳，鼻，舌，身接受信息，感知世界，而其中约有75%的信息通过视觉系统获取。图像的分析与理解是指用摄影机或计算机代替人眼获取视觉信息的技术，也可以被看作是生物视觉的一个补充，这项技术试图创建能够从图像或者多维数据中自动获取信息的人工智能系统，它主要包括如下一些分支：图像重建，目标检测，目标跟踪，目标识别，机器学习，索引创建。
特征提取是图像的分析与理解的基础，几乎所有图像分析与理解工作的首要任务是特征提取，特征既可以指图像中线，边缘，边角，斑点，也可以指更为复杂的代表图像纹理信息的LBP特征，代表图像像素运动的光流场特征。特征通常可以根据任务需要人为设计，例如通过梯度或边缘方向密度来描述局部目标表象或形状的HOG特征主要用于目标检测，而提取物体上一些局部外观兴趣点位置，尺度，旋转不变性的SIFT特征则主要用于目标匹配。特征同样也可以根据任务需要让机器自动学习，例如现在非常流行的基于深度学习来组合底层特征形成更加抽象高层表示的深度特征在各大图像分析和理解任务上都取得了空前成功。 CIS传感器。本系统中包括了客户端和图像采集仪，在图像采集仪中包括CIS传感器和CIS接口电路，可以看出其应用的硬件平台结构简单且实用性好。客户端用于接收图像采集仪发送的数据并进行处理生产原始图片，在经过校正算法的处理得到高质量的纸币图像，并且能识别纸币的面额和冠字号并保存下来。
目标检测是图像分析与理解的典型分支，它主要指在数字图像或视频中检测特定类别（如人体，建筑，汽车等）的语义目标，其过程主要包括特征的设计与分类器的设计（这里指二分类问题），目标检测的热门研究方向有人脸检测和行人检测，它能够被应用于图像检索，视频监控等领域。
目标识别是图像分析与理解中的另一大分支，它主要指在图像和视频序列中寻找和识别目标。人眼可以毫不费力的从一个图像中识别出众多目标，并且需要克服尺度，光照，旋转，遮挡，形变等诸多不利因素，而基于计算机的目标识别方法虽然有上百种，但依然是图像分析与理解中的一大挑战。目标识别可以被广泛应用于人脸检测，人脸识别，图像检索，视频追踪等多个领域。
医学图像处理是计算机辅助诊疗领域里的关键技术，它的主要工作是将医疗成像系统所获得的医学图像通过图像处理算法进行加工，用以辅助医院临床、病理分析或医疗理论研究等医学等方面的应用。医学图像处理是一个多学科融合的研究领域，它涵盖了临床医学、医疗影像学、计算机视觉、机器学习和图像处理等多种高新技术，它的主要处理技术有图像变换、图像压缩、图像增强、图像分割、图像识别、图像配准、图像融合、图像重建和可视化等等。并且随着计算机视觉技术的蓬勃发展，一直不断有新的前沿学科和方法应用到医学图像当中来。
医学图像处理是计算机辅助诊疗领域里的关键技术，它的主要工作是将医疗成像系统所获得的医学图像通过图像处理算法进行加工，用以辅助医院临床、病理分析或医疗理论研究等医学等方面的应用。医学图像处理是一个多学科融合的研究领域，它涵盖了临床医学、医疗影像学、计算机视觉、机器学习和图像处理等多种高新技术，它的主要处理技术有图像变换、图像压缩、图像增强、图像分割、图像识别、图像配准、图像融合、图像重建和可视化等等。并且随着计算机视觉技术的蓬勃发展，一直不断有新的前沿学科和方法应用到医学图像当中来。
现代医学成像可以为我们提供多种医学图像的数据，例如EEG、X-RAY、UI、CT、MRI、DSA、fMRI、PET、SPECT等等，但每种成像只能提供给我们有限的信息。我的任务是将这些不同模态的解剖和功能图像信息有效的结合起来，通过CV和ML算法，达到更好的临床效果。目前工作主要集中在使用EEG、MRS和DTI图像对神经内科疾病进行病理分析。
视频目标跟踪是计算机视觉研究领域的一个重要组成部分，它融合了计算机图像处理、模式识别、人工智能及自动控制等诸多相关领域的知识，形成了一种能从图像序列中自动 检测目标，提取目标位置信息，自动跟踪目标的技术。可用于目标识别、目标分类、行为理解、智能监控等领域。
生物特征识别防伪技术是通过计算机将每个人独一无二的、固有的生理或行为特征收集、提取和处理，由此进行个人身份鉴定、认证和防伪处理的技术，它也是安全防范于电子防范的主导技术之一，可广泛用于银行文件证书、法定证件、电子证书、商业标签的防伪及刑事侦察，计算机网络安全、银行、海关等多种安全系统。 我们实验室主要侧重于虹膜识别，人脸识别，手写体识别，指纹识别等方向。
小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域，经过近10年的探索研究，重要的数学形式化体系已经建立，理论基础更加扎实。与Fourier变换相比，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。数学家认为，小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、样调分析、数值分析的完美结晶；信号和信息处理专家认为，小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。 小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。我们实验室主要侧重于Non-Seperable wavelet constration,Multiple Wavelets 等方向。
多光谱图像采集与识别仪，是用于采集假币图像、研究假币所研发的一种设备。这种设备可以采集1200DPI的白光反射图、白光透射图、红外反射图以及200DPI的紫外反射图，通过高分辨率的图像可以获取假币的各种特征以便于追溯源头。
多光谱图像采集与识别仪，是用于采集假币图像、研究假币所研发的一种设备。这种设备可以采集1200DPI的白光反射图、白光透射图、红外反射图以及200DPI的紫外反射图，通过高分辨率的图像可以获取假币的各种特征以便于追溯源头。
多光谱图像采集与识别分为采集系统及采集方法，系统中包括客户端和图像采集仪。客户端中包括：接收图像采集仪发送的图像信息并进行处理的图像处理模块和显示，图像处理模块处理后的图像信息的显示模块。图像采集仪中包括：用于判断纸币进出图像采集仪的状态的光电对管；用于接收客户端发送的控制指令，同时将该控制指令发送至CIS传感器进行图像信息的采集并将采集到的图像信息发送至客户端的CIS接口电路；以及用于纸币图像信息的采集的 CIS传感器。本系统中包括了客户端和图像采集仪，在图像采集仪中包括CIS传感器和CIS接口电路，可以看出其应用的硬件平台结构简单且实用性好。客户端用于接收图像采集仪发送的数据并进行处理生产原始图片，在经过校正算法的处理得到高质量的纸币图像，并且能识别纸币的面额和冠字号并保存下来。
成果：本设备是与公安部物证鉴定中心合作的项目，已有两台样机交付北京公安部物证鉴定中心和云南省公安厅试用。
多国货币鉴伪项目组是由一些优秀博士、硕士组成的团队，主要进行多国货币的图像鉴伪与清分软硬件模块的研发。参与并承担多项国家科技支撑计划项目和国际合作交流项目；拥有多国货币图像鉴伪识别、纸币图像清分、冠字号自动识别、软硬件模块开发等技术；拥有多项发明专利和软件著作，各项具有自主知识产权的技术达到国内领先水平；研发产品成功应用于A 类点钞机、清分机、ATM 一体机、鉴伪仪。研究内容团队致力于研究和开发与多国货币相关算法以及相关的解决方案。运用可编程逻辑器件控制的接触式图像传感器采集高速的纸币多光谱图像，然后提出了基于多光谱图像特征融合的鉴伪算法，以及基于深度学习理论的准确高效的纸币冠字号码识别算法。
多国货币鉴伪项目组是由一些优秀博士、硕士组成的团队，主要进行多国货币的图像鉴伪与清分软硬件模块的研发。参与并承担多项国家科技支撑计划项目和国际合作交流项目；拥有多国货币图像鉴伪识别、纸币图像清分、冠字号自动识别、软硬件模块开发等技术；拥有多项发明专利和软件著作，各项具有自主知识产权的技术达到国内领先水平；研发产品成功应用于A 类点钞机、清分机、ATM 一体机、鉴伪仪。研究内容团队致力于研究和开发与多国货币相关算法以及相关的解决方案。运用可编程逻辑器件控制的接触式图像传感器采集高速的纸币多光谱图像，然后提出了基于多光谱图像特征融合的鉴伪算法，以及基于深度学习理论的准确高效的纸币冠字号码识别算法。
在尤新革教授的精心指导下团队开发出国内首套符合《国家人民币鉴别仪通用技术条件》A类标准的多功能点钞设备，并成功打入国内外市场。实验室开发的金融设备已经在中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行等大中小银行百余家投入使用，并出口至国外银行。团队的科研成果极其丰收申请相关专利达20多项，在多国外币多光谱防伪检测和识别处理算法中形成强大的专利群。研发出具有完全自主产权的多国货币的金融设备，并有项目相关单位销售，创直接经济效益近10亿元，简洁利益达20亿元。团队毕业的同学工作也非常优秀，已经毕业的很多同学就职于中国人民银行、腾讯、美团、百度等大型知名企业。
| 201110139815.4 多光谱纸币验钞机的设计方法 |
| 201110424822.9 钞票冠字号识别方法 |
| 201120173772.7 用于多光谱票据图像分析的CIS接口与图像处理电路 |
| 201110139804.6 纸币多光谱图像分析方法 |
| 201310713990.9 接触式图像传感器多光谱图像采集及处理方法 |
| 201310714566.6 智能点验钞机识别假币自动升级的方法 |
| 201310714607.1 主成份分析鉴别纸币真伪的方法 |
| 201310714757.2 多光谱点验钞机多层次睡眠模式的控制方法 |
| 201410100985.5 一种模块化点钞机 |
| 201410144126.6 自动校准亮度的点验钞机 |
| 201410143608.X 软件调节速度的点验钞机 |
| 201410086702.6 一种点验钞机信息与监控视频图象叠加的方法 |
| 201420122972.3 一种模块化点钞机 |
| 201410067308.8 纸币防伪特征数据库鉴别假币的方法 |
| 201410151861.X 人像识别鉴别美元面额的方法 |
| 201410102291.5 一种用于点钞机的信息综合分析平台 |
| 201410146440.8 接触式图像传感器CIS前置的金融票据鉴伪识别装置 |
| 201410143070.2 带有多光谱图像采集处理电路的点验钞机 |
| 201410266972.5一种基于纹理特征提取识别字迹污损纸币的方法 |
| 201510043835.X一种基于纹理分析的美元纸币面额及版本识别方法 |
| 201510105720.9一种基于图像的直方图匹配的人民币纸币面额识别方法 |
本项目的主题是基于多生物特征融合的多维码数字防伪技术及设备研发。需要研发一套适用于证卡信息存储的多维码编码、解码方案。
支持ISO14443标准， 支持符合ISO7816 T＝0标准的接触式CPU卡； 支持符合ISO7816 T＝0标准的SAM卡；
取时间快、适应性强、具有可控的声光提示功能、 提供了便于二次开发接口，可提供多种平台的SDK，支持动态固件下载与升级。
研发产品已交深圳明泰智能技术有限公司测试和试用。
本项目的主题是基于多生物特征融合的多维码数字防伪技术及设备研发。需要研发一套适用于证卡信息存储的多维码编码、解码方案。
票据扫描识别仪，针对票据防伪的技术所研发的一种设备。这种设备不仅能鉴别人民币、美元、欧元等世界各国货币，还能鉴别各种银行汇票，商业承兑票据、银行承兑票据、银行本票、支票凭证、现金转帐支票、存折等。基于票据扫描识别仪能直观、方便、快速地对货币或票证的纸张、印刷、油墨、红外、紫外、纤维丝等特征进行专业鉴别。
票据扫描识别仪使用ARM控制滚轮的运动，通过FPGA（现场可编程逻辑阵列）控制CIS（接触传感器）采集高分辨率图像，并通过USB3.0接口高速的传输到PC机上图像处理和鉴伪识别的功能。票据扫描识别仪能够一次采5幅图片，其中包括白光反射图、红外反射图、红外透射图、紫外反射图、紫外透射图。我们得到票据在不同光谱下的反射和透射高清图像，通过这些可以鉴别票据的真伪。白光反射：通过观察白光反射的高分辨率图像，我们可以根据票据的彩虹印刷、红蓝纤维丝、水溶线、缩微文字、隐含图文信息等判断真伪。红外图，通过观察红外油墨印刷下的各种成像特征判断真伪。紫外图：通过观察纸张的有色荧光纤维、无色荧光纤维、有色荧光油墨、无色荧光油墨、红色水溶性油墨在紫光下的反应判断真伪。
成果：正在跟深圳市XXX科技股份有限公司合作，票据扫面识别仪已经能够实现支票的扫描识别功能。
便携式证照检查仪是用于证件检验、防伪检测的高品质产品。 本产品设计新颖，功能强大；不但性能卓越而且方便携带，是边防检查人员进行证件检验的必备工具。 检查仪是专门用于证件和防伪纸张的检验，本产品可以检验证件三种不同紫外光下的防伪特征，也可以检验证件反斯托克印记和同轴(3M)保护膜，同时产品设有10倍放大镜筒，让证件检验工作不错过任何一个细节。
本项目的主题是基于多生物特征融合的多维码数字防伪技术及设备研发。需要研发一套适用于证卡信息存储的多维码编码、解码方案。
本项目的主题是基于多生物特征融合的多维码数字防伪技术及设备研发。需要研发一套适用于证卡信息存储的多维码编码、解码方案。研究工作包括以下内容：1.确定基于多生物特征信息融合的高容量多维码数字防伪方案（主要研究内容包括多生物特征信息向多维码数字防伪标识嵌入技术；研究传统物理防伪信息与多维码标识之间的可关联性，实现多维码标识与物理防伪信息相结合，进一步增强多维码防伪标识的防伪力度）；2. 研制多维码数字防伪标识一体化读写设备的核心模块（根据大规模应用场合设备使用普适性要求，研制多维码数字防伪标识印刷制作设备，实现新型多维码数字防伪标识的快速精确印刷）；3. 研发适应一体化读写设备的多维码标识获取、识别、编解码模块及后台在线验证系统（开发适用于手机等普适设备的多维码获取、识别、编解码模块，并结合服务器和数据库技术，搭建多层分布式在线验证服务器平台及相应数据库，同时实现多维码数字防伪标识的在线鉴别与离线鉴别）。
证卡（身份证件、门禁卡证、毕业证、银行卡及其它各种记名票据等）信息的存储不仅要求多维码信息容量大，而且对防伪性能有更高的要求。生物特征（人脸，指纹，虹膜等）被认为是最具有固定性和唯一性的个人特征，在生物特征识别技术中的可信度和准确度也最高，与此同时，以签名为代表的后天行为特征在防伪领域也有着重要的应用。多维码防伪技术将先天性的生物特征和后天性的行为特征融合，每个人对应唯一一个多维码，这将极大地提高伪造难度。此外，考虑到生物特征信息属于个人隐私，不能完全暴露于公众之下，多维码技术采取了多个手段保护存储的信息，如对生物特征信息进行加密后再存入多维码、在生成完成后的多维码图中添加绝密的掩膜、采用特定的数据编码和模块排布方式等，由于整套方案和系统属于自主研究的成果，还有更多的防伪、防复制的特征可供添加。
随着我国国民经济的不断发展，各种有效证件的使用频率也不断提高。但是，身份证、护照、学位证等法律规定的有效证件在制作难度上都不大，比较容易仿制，而且缺乏加密机制。由于防伪信息量少，很难准确辨别真伪，给伪造证件者提供了可乘之机。本项目设计的多维码采用了全新的编码方案和多生物特征融合的新技术，并在相对封闭的环境中使用，其保密性能远胜于其他条码及二维码应用系统，是一项具有完全自主知识产权和国际领先水平的条码应用技术，具有十分巨大的发展空间。
随着社会经济的发展与工业生产技术水平的提高，越来越多的企业采用了大规模的自动化流水线进行工业生产。在流水线的生产过程涉及到各种各样的产品检验、生产监视和零件识别应用。在早期工业生产中，采用人工检测方法通常会被各种条件所制约，而有些需要被检测的特性采用人工的方法也不能精确稳定的检测出来。图像处理技术在工业检测系统的应用为这种情况提供了可行的解决方案。
随着社会经济的发展与工业生产技术水平的提高，越来越多的企业采用了大规模的自动化流水线进行工业生产。在流水线的生产过程涉及到各种各样的产品检验、生产监视和零件识别应用。在早期工业生产中，采用人工检测方法通常会被各种条件所制约，而有些需要被检测的特性采用人工的方法也不能精确稳定的检测出来。图像处理技术在工业检测系统的应用为这种情况提供了可行的解决方案。 研制多维码数字防伪标识一体化读写设备的核心模块（根据大规模应用场合设备使用普适性要求，研制多维码数字防伪标识印刷制作设备，实现新型多维码数字防伪标识的快速精确印刷）；3. 研发适应一体化读写设备的多维码标识获取、识别、编解码模块及后台在线验证系统（开发适用于手机等普适设备的多维码获取、识别、编解码模块，并结合服务器和数据库技术，搭建多层分布式在线验证服务器平台及相应数据库，同时实现多维码数字防伪标识的在线鉴别与离线鉴别）。
工业图像检测系统主要研究的是在企业生产过程中实时的进行在线检测及控制。通过采集被检测对象的图像，运用被测对象的形态学特征、时空域特征及纹理特征等对被测对象进行分析，获取关于被测对象的特征参数，在此基础上为控制系统提供控制决策依据，智能化的对工业产品加工检验进行定性或定量的分析操作。
实验室目前与工业生产企业合作，有包括太阳能电池板的在线检测等多项工业检测项目，涉及FPGA嵌入式开发、上位机软件开发、图像处理算法等多项综合性技术。该项目旨在提供高速高效、低成本、适于多种运行的检测环境的基于图像处理的工业检测方案。