一、学校招生要求
1. 申请条件
· 学历要求：申请者需持有工程、科学或技术领域的荣誉学士学位，或满足香港工程师学会(HKIE)企业会员的学术要求或同等资历
· 语言要求：非英语授课背景的申请者需提供英语能力证明，如雅思总分不低于6.5分，或托福网考不低于80分
· 研究能力：需展示出色的学术表现、研究能力/潜力、沟通和人际交往能力以及领导才能
· 推荐信：需提供两位学术推荐人的推荐信（不能是拟聘导师或非学术背景人士）
2. 奖学金支持
· 香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)：
- 年度津贴：港币337,200元（约43,230美元）
- 会议和研究相关旅行津贴：每年港币14,000元
- 学费全免
- 申请截止日期：2025年12月1日中午12:00（香港时间）
- 申请流程：先通过HKPFS在线系统提交初步申请获取参考编号，再向大学提交完整申请
· 理大奖学金：未获HKPFS的优秀申请者也可获得理大研究生奖学金
3. 项目结构
· 学习年限：全日制博士项目通常为3年（持相关研究型硕士学位）或4年（持学士学位）
· 课程形式：包括课程学习和论文研究两部分
· 入学时间：全年滚动招生，有三个入学点
二、教授研究方向
Prof. Yui Lam Chan作为香港理工大学电子及电子工程学系的副教授，具有丰富的研究经验和卓越的学术成就。以下是对其研究方向的分析总结：
1. 多媒体技术与处理
·图像和视频压缩技术
·视频编码标准研究与开发
·多视图视频编码
2. 信号处理
·数字信号处理技术
·适应性像素抽取
·视频处理算法开发
3. 视频流与会议技术
·视频流传输优化
·视频转码技术
·视频会议系统设计
4. 电视与显示技术
·数字电视/高清电视技术
·3D电视/3D视频系统
·屏幕内容视频质量增强
5. 错误恢复编码与数字VCR
·抗错误编码技术
·数字记录系统优化
Prof. Chan在学术界和专业领域表现活跃，担任IEEE图像处理汇刊的副编辑，并在多个国际会议中担任秘书、区域主席和会议主席等职务。他发表了90多篇研究论文，其中多篇发表在IEEE图像处理汇刊和IEEE电路与系统视频技术汇刊等顶级期刊上。值得注意的是，他的论文"New Adaptive Pixel Decimation for Block Motion Vector Estimation"自1990年以来一直被评为IEEE电路与系统视频技术汇刊中引用率最高的论文。
三、创新研究想法
基于Prof. Chan的研究专长，以下是几个高质量可行的创新研究计划：
1. 基于深度学习的屏幕内容视频质量增强
研究计划将融合深度学习技术与传统视频处理方法，针对屏幕内容视频（如在线教学、远程办公演示等）开发新型质量增强算法。该研究将解决屏幕内容特有的锐边、文本清晰度和低码率下的质量问题，通过设计特定的神经网络架构捕捉屏幕内容的独特特征，实现在有限带宽下的高质量屏幕分享体验。
2. 多模态融合的视频会议系统
该研究旨在开发新一代视频会议系统，通过融合音频、视频和环境感知数据，提升远程协作体验。计划将设计创新的空间音频处理算法与视频编码技术相结合，智能调整视频质量分配，并研究基于注意力机制的网络自适应传输策略，最终实现更加自然、沉浸式的远程交流体验。
3. 室内定位的高维射频指纹合成
基于Prof. Chan最近的研究，这一计划将深入探索无线射频信号在室内定位中的应用。通过生成式模型合成高维射频指纹，解决传统指纹定位法中数据采集困难的问题。研究将设计专用的深度学习架构，利用有限的真实射频采样生成大量高质量的合成指纹数据，提高室内定位精度并降低部署成本。
4. 面向未来视频编码标准的区块链动作矢量预测
该研究提出将区块链技术与视频编码相结合的创新方案。研究将设计一种基于分布式账本的动作矢量预测和验证机制，实现跨帧引用的高效编码。这一技术可以显著提高编码效率，降低计算复杂度，并具有更好的错误恢复能力，对未来视频编码标准的发展具有重要参考价值。
5. 长短时融合的视频质量评估框架
针对不同类型视频内容的质量评估挑战，该研究计划开发一个无参考视频质量评估框架，通过多尺度特征提取和长短时信息融合，解决现有评估方法在动态内容、场景切换和压缩失真等复杂情况下的局限性。研究将利用Prof. Chan在视频处理和质量评估领域的专长，设计更符合人类视觉感知的评估模型，为视频服务提供商和内容创作者提供更准确的质量控制工具。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
