近日，由钟德星老师指导、课题组博士生邹雨辰撰写的学术论文《FlowPalm: Optical Flow Driven Non-Rigid Deformation for Geometrically Diverse Palmprint Generation》被计算机视觉领域顶级国际会议 CVPR 2026 正式录用 。现有的大多数掌纹生成方法主要关注风格转换，而往往忽略了几何变化或仅采用简单的手工数据增强 。为解决这一痛点，该研究提出了一种名为 FlowPalm 的光流驱动掌纹生成框架，能够有效模拟真实手掌中复杂的非刚性形变 。该方法设计了渐进式的生成策略，在维持身份一致性的同时引入几何形变 ，在六个基准数据集的下游识别任务中均取得了显著超越现有生成方法的卓越性能 。欢迎访问项目主页获取更多成果演示与详细信息：https://yuchenzou.github.io/FlowPalm/