李杰、副教授、博士、硕士生导师，研究方向为数据科学、计算机视觉，主持国家自然科学基金、山西省基础研究计划项目等项目7项；在IEEE汇刊、PR等国内外主流期刊或会议上发表学术论文20余篇、授权国家发明专利和软件著作权10余项；入选山西省“三晋英才”青年优秀人才。

近年来随着三维计算理论技术逐步完善，使得计算机视觉技术在自动化、智能化等领域占据至关重要的位置，如无人系统、视觉测量及医疗辅助等。但由于成像设备易受各种环境因素影响，使得高效率高精度的视差计算一直是计算机视觉领域的热点及难点问题。由于人类、许多动物的眼睛都位于头上不同的横向位置，通过双眼获得的立体图像的差异主要体现在相对水平位置，这种差异被称为水平视差或双目视差，视差进一步在大脑的视觉皮层进行处理进而产生三维感知。基于立体视觉的视差计算本质上是相机投影成像的逆问题，它要求输入二维图像、输出场景表面三维结构。而二维图像是相机几何成像模型与三维物体的几何特征、光照、物体材料表面性质、颜色之间的函数，因而基于立体影像的视差计算是一个非线性问题，其解往往不具有唯一，且对噪声或离散化引起的误差及其敏感，还面临待解算的数据量庞大、传统方法时耗时极长等问题。因此，结合多视几何、图像配准及硬件加速等手段，搭建新的视差计算框架，降低算法的不确定性和输出的不可靠性，通过硬件高性能集成运算算法设计提高计算效率。有望有效地解决特种行业中缺少低成本三维数据的问题，提高数据的直观性和准确性。