计算机视觉中的人工智能治理已成为一个关键且迅速发展的跨学科研究领域。该领域处于人工智能、视觉计算和数学科学的交叉点，需要深度整合优化、统计学、变分法、代数结构、微分几何和信息论等数学原理。这些数学基础不仅支持设计稳健且可解释的视觉算法，而且对于将道德、透明和可问责的治理机制嵌入计算机视觉系统至关重要。在当代计算机视觉应用中，如图像理解、对象识别和 3D 重建，治理问题日益突出。算法偏见、缺乏可解释性、易受对抗性输入影响以及与社会价值观不一致等问题都需要严格的数学处理。为了确保公平性、可解释性、稳健性和政策合规性，计算机视觉中的人工智能治理高度依赖诸如形式验证、概率建模、风险量化和因果推断等工具。

本特刊由中国电信人工智能研究院、北京邮电大学、北京航空航天大学等机构的学者联合创建，旨在为研究人员提供一个集中的平台，以展示有关使计算机视觉系统值得信赖且可治理的数学基础和方法的原创且高质量的成果。我们特别鼓励提交能够将理论创新与实际应用相结合，并促进数学、计算机科学以及更广泛的 AI 伦理和治理社区之间跨学科合作的稿件。主题包括但不限于：

图像分析和三维视觉的数学建模

计算机视觉中的变分方法和偏微分方程

视觉任务的优化和数值算法

视觉学习中的统计和概率方法

深度学习中的代数和几何方法

人工智能公平性和责任性的数学方法

基于形式验证和逻辑的人工智能系统分析

可信人工智能：风险量化、不确定性建模和鲁棒性

可解释机器学习和因果推断

数学伦理和定量治理框架

投稿截止时间：2026年4月30日

特刊客座编辑

赵健 研究员

中国电信人工智能研究院；西北工业大学光电与智能研究院

金磊 副研究员

北京邮电大学

范肇心 助理教授

北京航空航天大学

秦亚岚 副教授

上海大学

特刊客座编辑助理

涂晓光 副教授

中国民航飞行学院

闵称 助理研究员

中国科学院计算技术研究所

特刊详情页：https://www.mdpi.com/si/246785

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/mathematics

Mathematics 期刊介绍

主编：Francisco Chiclana, School of Computer Science and Informatics, De Montfort University, UK

期刊主题涵盖纯数学和应用数学所有领域，重点发表代数与逻辑、几何与拓扑、数学分析、统计与运筹学、应用数学，包括数学与计算机科学、控制理论与力学、数学生物学、数学物理、金融数学等数学在其他各学科应用的文章。现已被 SCIE (Web of Science)、Scopus 等重要数据库收录，连续7年稳居 JCR Q1，JCR category rank：29/483。

2024 Impact Factor：2.2  

2024 CiteScore：4.6

Time to First Decision：18.4 Days

Acceptance to Publication：2.4 Days