智能计算与生物识别技术研究

智能计算是人工智能体系的一个分支，是辅助人类去处理各种问题的具有独立思考能力的方法.生物识别技术是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性(如指纹、人脸、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定.由于在生物识别身份认证中存在复杂的场景，例如：人脸识别易受光线、姿态的影响；指纹识别容易被仿冒；虹膜识别易受白内障等疾病的影响等.在复杂场景下，传统的方法已经不能进行有效的识别.因此，进行智能计算基础理论方法研究，并将智能计算与生物识别技术相结合，利用智能计算的方法来解决生物识别技术中的问题是目前的研究热点.

天津科技大学“智能计算与生物识别技术”研究团队主要进行智能计算与生物识别技术的基础和应用研究，重点解决智能计算以及生物特征身份认证中的关键问题，研究内容包括：

(1)研究机器学习领域的学习推理算法，包括变分推理算法、极限学习算法、随机化方法、贝叶斯非参数方法等，并将其应用于生物识别技术(如人脸识别、指纹识别、静脉识别、多生物特征图像融合等)中，从识别精度、识别效率、算法泛化性及稳定性等方面提高生物识别性能.

(2)开展基于深度学习的生物特征识别研究.传统深度学习存在很多弊端，例如，以卷积神经网络为代表的深度学习技术在图像处理的各个领域取得很好的效果，但是存在速度慢的问题.利用极限学习算法以及结合基于极限学习的深度学习算法，可以解决多生物特征识别中的建模问题.

(3)开展生物特征活体认证技术研究.通过研究手指静脉识别技术，解决指纹识别中的假指纹问题；通过提取人体视频图像中的BVP 信息进行生物活体识别，解决人脸识别中采用假照片来进行欺骗的问题；另外，结合运动模板以及轮廓/外观模型提取人脸肌肉运动信息，可以进行真表情识别的研究.

(4)研究可见光与热红外人脸的融合与识别.可见光人脸识别，其识别性能容易受到光照变化的影响，同时对伪装脸的识别也有困难，而热红外线会因为周围环境温度变化而导致识别率下降.通过将可见光与热红外人脸识别技术相融合，可以有效提高人脸识别的效果和环境适应度.

团队学术带头人杨巨成教授作为天津市特聘教授、天津市“131”创新型人才第二层次人选、首批天津市创新人才推进计划“青年科技优秀人才”、天津市“高校学科骨干创新人才”、“计算机科学与技术”学科带头人，近年来带领团队取得了一系列的标志性成果：成功举办由国家自然科学基金委员会与韩国国家联合研究会共同资助的“2013 中韩生物识别技术双边研讨会”；2015 年将承办本领域的重要会议——第十届全国生物特征识别会议(CCBR2015)以及IT 信息技术融合国际学术会议(ISITC2015)；“电子商务环境下基于用户‘生物密钥’的安全支付平台”获得2015 年天津市科技支撑计划重点项目立项；“中韩澳生物识别技术新理论与方法”获得2014 年天津市高校聘请外专特色项目资助；用来解决指纹静脉活体认证的论文被国际模式识别领域的重要会议ICPR2014 收录；基于两阶段指纹增强新方法的论文发表在国际权威期刊IEEE Transactions on Human-Machine Systems 上，并被“视觉与学习青年研讨会”(VALSE 2014)大会邀请参加现场论文讲解；论文“基于深度学习的人脸表情识别”在2014 年IT 信息技术融合国际学术会议”(ISITC2014)上获大会最佳论文奖；指导的研究生获得2014 年天津科技大学第三届研究生“十佳学术之星”，指导本科生团队获得2013年中国大学生计算机设计大赛全国一等奖.

智能计算与生物识别技术的研究属于前沿领域，未来还有很多的理论和技术问题需要研究者不断地探索突破，两者的完美结合为解决复杂的生物识别问题提供了有力支撑，必将促进生物识别技术的快速发展！