自然语言处理：是人工智能领域的重要研究方向，即实现人机之间用自然语言进行有效的通信，包括自然语言理解和自然语言生成两个部分。本方向研究的主要内容包括：

1．汉语字符识别：利用计算机图像处理技术准确提取汉语字符，为后续工作奠定基础，并着重研究字符存在旋转，字体、缩放、位置等差异时的提取算法，提高字符识别的准确性和稳定性。

2．建立知识表示库，进行汉语文本的信息提取和知识挖掘。利用数据挖掘等技术提取汉语文本的有效信息，对自然语言文本自动地提取索引词，过滤，检索，自动提取重要信息，进行自动摘要。

3．建立大规模、信息丰富的词典库。深入研究知识的收集，存储，技术，并利用它们有效消除汉语中的歧义，以提高语言理解的正确程度。

人脸特征检测：即在图像或图像序列的给定区域内搜索部分或所有人脸特征（如眼、鼻、嘴、耳等）的位置、关键点或轮廓线。目前关于这方面的方法包括基于先验规则、色彩信息、外观信息等算法，主要集中于理想的正面图像，而图像出现大幅度转动、侧像、表情变化、遮挡、眼镜、图像质量差、分辨率低等现象始终是人脸特征检测的难题之一。