由中国计算机学会（CCF）、中国自动化学会（CAA）、中国图象图形学学会（CSIG）和中国人工智能学会（CAAI）联合主办的第二届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2019）于2019年11月8-11日在西安举行。在此次大会期间，我们成功举办了生物特征识别论坛。

论坛题目为：深度学习时代的生物特征识别技术：进展、机遇和挑战

生物特征识别技术是计算机视觉和模式识别领域中的研究热点。基于指纹、人脸、虹膜、掌纹、静脉、步态和声纹等生物特征的识别技术已广泛应用于各种身份认证和身份识别场景。这些应用场景包含金融、国家安全、司法、电子商务、电子政务等诸多领域。在过去数十年的研究中,生物特征识别技术领域的研究者提出了多种特征提取方法和分类识别方法，如嵌入式流行结构的降维处理、稀疏表征、局部描述子等。近些年来，深度学习在很多领域取得了识别性能的突破，对生物特征识别技术的发展也产生了广泛而深远的影响。本论坛聚焦深度学习时代的生物特征识别技术的进展、机遇和挑战。邀请生物特征识别技术主要分支领域中的中青年学者就生物感知计算、指纹、虹膜、掌纹、静脉、步态、声纹等方向分享交流研究成果和主要进展；同时邀请产业界的代表分享观点和需求。通过举办本论坛给参会的学者和学生提供生物特征识别领域学习和交流的机会。

本论坛聚焦深度学习时代的生物特征识别技术的进展、机遇和挑战。为生物特征识别技术主要分支领域内的学者提供一个学术交流平台，为参会的学生提供一个了解学术前沿、学术动态的学习平台；同时，邀请产业界的优秀代表分享业界的关注、进展和需求。共同促进深度学习时代背景下生物特征识别技术的研究和发展。通过在PRCV2019举办本论坛，希望把论坛做成一个年度的活动，伴随着PRCV大会一起成长和发展。

首先，中国科学院自动化研究所的孙哲南研究员做了题为：《生物特征识别技术进展和展望》的报告，主要围绕人脸生物特征的识别与生成问题分享了近期研究成果和学术思考。

孙哲南，中国科学院自动化研究所所长助理、副总工程师、研究员和博士生导师、中国科学院大学人工智能学院教授、天津中科智能识别产业技术研究院院长、国际模式识别学会会士IAPR Fellow和生物特征识别技术委员会主席、中国图象图形学会机器视觉专委会副主任、中国人工智能学会模式识别专委会秘书长、中国生物识别产业技术创新战略联盟秘书长，国际期刊IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science编委，主要研究方向生物特征识别、模式识别、计算机视觉，获得国家技术发明二等奖和中国专利优秀奖，主持和参与国家级科研项目20余项，发表国际期刊和会议论文200多篇，包括CCF-A类论文50多篇，论文被SCI他引2000多次，H-index指数43，授权发明专利42项，生物特征识别技术成果孵化了三家高科技企业并在军事、公安、银行、煤矿、手机等领域推广应用。

第二个论坛报告人是中科院计算所山世光研究员，报告题为：《从看脸到读心：深度理解人的方法与技术》。人脸识别已在诸多应用场景中得到广泛应用。但正如希斯罗说的“世间一切，尽在脸上”，人脸告诉我们的不止身份、性别、年龄等表层信息，更可从脸上获得心率、呼吸率等生理信号、情绪等心理状态乃至抑郁等精神状况等更多深层信息。报告介绍了山老师课题组在这些方面的一些研究思路和进展。

山世光，中科院计算所研究员、博导，现任中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。他的研究领域为计算机视觉和机器学习。已在国内外刊物和学术会议上发表论文300余篇，其中CCF A类论文80余篇，论文被谷歌学术引用16000余次。研究成果获2005年度国家科技进步二等奖（第3完成人），2015年度国家自然科学二等奖（第2完成人），CVPR2008 Best Student Poster Award Runner-up奖。他带领团队研发的人脸识别技术已应用于公安部门、华为等众多产品或系统中。曾担任过CVPR19/20，ICCV11，FG13/18/20，BTAS18，ACCV12/16/18，ICPR12/14/20，ICASSP14等十余次领域主流国际会议的领域主席，现/曾任IEEE TIP, CVIU, PRL, Neurocomputing, FCS等国际学术刊物的编委(AE)。

第三场报告由“粤港澳大湾区人工智能应用技术研究院”院长、深圳职业技术学院人工智能学院院长杨金锋教授汇报。手指包含指纹、指节纹和指静脉三种模态的生物特征信息，综合利用并视为手指的整体生物特征，对提高手指在身份识别方面的普遍性、稳定性、鲁棒性、精确性具有重要价值。本次报告主要介绍了手指多模态生物特征的同步成像、感兴趣区域协调定位、多模态特征的统一增强与表达等方面存在的一些基本问题和系统模型。

杨金锋，博士，教授。1994年于郑州轻工业大学获得工学学士学位，2001年于郑州大学获得工学硕士学位，2005年于中科院自动化研究模式识别国家重点实验室获工学博士学位。1994年-1998年在郑州轻工业大学工作。2005年-2019年在中国民航大学工作，曾任“信息与通信工程”学科负责人，天津市智能信号与图像处理重点实验室副主任，“智能图像处理技术”方向学术带头人。2006年参与创立了中国民航大学-中科院自动化研究所“民航安全智能监控与识别联合实验室”。2019年来深圳工作，现担任“粤港澳大湾区人工智能应用技术研究院”院长、深圳职业技术学院人工智能学院院长。杨金锋博士主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等相关领域的研究工作，目前的研究主要集中在生物特征识别、安检违禁品图像识别、陆空语音识别和民航飞行数据（QAR）大数据智能分析等方向。在手指静脉识别领域，建立了手指静脉图像定向复原与增强模型、手指静脉网络高精度图像分割模型、手指静脉网络结构化复原模型和手指生物特征粒化融合识别新型理论框架。现已出版编著4部并在主要的国内外学术期刊和国际学术会议上发表论文100多篇，获准和申请发明专利30多项。他现为第七届中国人工智能学会理事、第七届中国图象图形学学会理事、第一届广东省人工智能与机器人学会理事、中国图象图形学学会视觉大数据专业组常务委员、中国人工智能学会模式识别专业组委员、中国计算机学会计算机视觉专业组委员。任中国生物特征识别会议程序委员会委员、第十届中国生物特征识别会议大会程序主席、第2届中国计算机视觉大会（CCCV2017）大会主席、第1、2届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2018、PRCV2019）赞助主席，ICCV、ECCV、CVPR、BMVC、ACCV等会议审稿人，国际著名期刊TPAMI、TSP、TIP、PR、PRL、IVC等著名期刊审稿人。

论坛下半场，首先由复旦大学计算机科学技术学院张军平教授做题为：《步态识别研究现状与进展》的报告，步态识别是唯一可远距离识别的生物认证特征。报告介绍了课题组在此方向的研究进展，并简要综述步态的拓展应用领域、步态与认知的关系，以及存在的问题等。

张军平，复旦大学计算机科学技术学院，教授、博士生导师。主要研究方向是人工智能、机器学习、图像/音乐处理、生物认证及智能交通。目前主持科技部项目一项和国家自然基金面上项目一项。他为人工智能著名期刊IEEE Intelligent Systems编委，为国内权威期刊《软件学报》、《自动化学报》、《模式识别与人工智能》等责任编辑。他是中国自动化学会混合智能专业委员会副主任，中国人工智能学会机器学习专委会常委。张军平教授发表近100篇高质量论文。

接下来是来自银河水滴公司的张曼博士以产业界身份的观点给出《步态识别研究进展与应用现状》的报告，步态识别是指通过体型和行走规律来识别人的身份或分析人体特征。由于其远距离、跨视角和非受控等优点在公共安全、智能家居、医疗体育等领域具有广泛的应用前景。同时，步态识别也是一个极具挑战的难题，其识别和数据采集都难于多种其他生物特征识别，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。报告介绍了步态识别的研究进展，并展示步态识别在多个场景的应用现状。

张曼博士毕业于中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室，主要从事计算机视觉、机器学习等方面的研究和产业化工作，在IEEE TPAMI、TIP等国际知名期刊和会议发表学术论文30余篇，申请专利20余项，具有丰富的科研及管理经验。入选北京市科协青年人才托举工程、北京市青年骨干个人，获得北京市科协金桥工程种子资金资助。

第三场报告人是华南理工大学自动化科学与工程学院教授，广东石油化工学院自动化学院院长康文雄教授。报告题目为：《三维指静脉识别的探索和研究》。指静脉识别特有的活体检测能力使其成为了高安全场合一种有效的身份识别方式，但目前的单视角平面成像模式使得指静脉识别存在一些自身难以克服的问题，从而影响了指静脉识别的准确率及其仿冒攻击检测能力，为此我们提出了全视角三维指静脉识别的新模式。本报告从成像结构设计，三维重建方法以及特征提取和匹配等方面介绍在三维指静脉识别方面的探索和研究。

康文雄，博士，华南理工大学自动化科学与工程学院教授/博导，广东石油化工学院自动化学院院长，广东省智能金融企业重点实验室副主任。2009年-2010年以及2016年-2017年分别到瑞士苏黎世联邦高等工业大学，澳大利亚悉尼大学进行访问研究，目前主要研究方向为图像处理与模式识别 , 计算机视觉 , 生物特征识别 , 机器学习。近年来作为项目负责人主持国家自然科学基金3项、省部级项目10多项，企业委托技术开发项目10多项。目前已在PR、IEEE-TIP,IEEE-TIFS，IEEE-TMM，中国科学等国内外重要专业期刊上发表论文80多篇，申请发明专利30多项（其中国际发明专利3项），授权10余项，转让专利10项。现在为中国人工智能学会模式识别专委会以及智能交互专委会委员，自动化学会模式识别与机器智能专委会以及混合智能专业委员会委员，中国图象图形学学会视觉大数据专委会委员，广州市天河区科协第七届委员会常务委员。

最后，本论坛的压轴报告人是西安交通大学教授，网络空间安全学院副院长沈超教授，报告题目为：《智能时代的人机行为特征识别与身份安全》。身份安全保护是智能系统安全保障的核心问题之一，因身份安全失效造成的各类智能系统失效和入侵问题日益严重。根据最新的CSI/FBI智能系统安全调查报告，缺少适合于现有计算环境的有效身份安全分析手段是造成目前信息系统安全问题日益严重的重要原因：目前智能信息系统普遍采用的用户名、口令密码、身份卡等用户认证方式应用范围最广，但其安全可靠性不高，在用户暂时离开系统而忘记退出、密码发生泄露和破解时，非法用户均可以合法用户的份进行破坏或窃取关键信息。本报告针对智能系统中主动身份安全管控的需求，以人机控制输入行为为身份载体，分析用户在操作交互过程中所展现出的交互行为特征，探讨基于人机控制交互行为特征的身份主动安全认证和保护技术。

沈超，西安交通大学教授/博士生导师，网络空间安全学院副院长，国家优秀青年科学基金获得者，陕西省青年科技新星，教育部学术新人，达摩院青橙奖获得者。目前主要从事数据驱动的网络空间安全、人工智能安全、信息物理融合系统综合安全、生物行为特征识别的研究工作。近年来承担并参与了国家自然科学基金、创新群体、重点研发计划、预研重点基金以及部委与企业项目30余项。研究成果发表论文50余篇，包括USENIX Security, ACM CCS, IEEE DSN, IEEE TDSC, IEEE TIFS, IEEE TNNLS, ACM TKDD等权威国际期刊和会议；获得教育部自然科学二等奖1项，7次国内外学术会议最佳/优秀论文的奖励；主持和参与研制了多个重要系统并应用于国家大型企业和国防单位。担任多个国际期刊（3个为JCR一区刊物）的副编辑或编委，以及数十个国内外学术会议的组织委员会成员或程序委员会成员。

近十年来，生物特征识别技术得到了极大的发展，特别是在当前“移动互联网+”时代，生物特征识别技术在多个应用场景上都发挥着难以替代的重要作用，改变了人们日常生活的方方面面。2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，其中明确提出了“部分领域核心关键技术实现重要突破”。如“生物特征识别技术”逐步进入实际应用、“研发生物特征识别技术的智能安防与警用产品”的重大要求。生物特征识别技术进一步得到了学术界和产业界的广泛重视，是近年来一个重要的研究热点问题。本论坛的举办有助于促进生物特征识别技术主要分支领域的学术交流。

本论坛由西安交通大学自动化科学与工程学院钟德星副教授，合肥工业大学计算机与信息学院贾伟副研究员，华南理工大学自动化科学与工程学院康文雄教授和广东工业大学费伦科特聘副教授共同组织举办。