尹义龙教授应邀“CCF-AI走进南昌大学”系列学术报告
2017-04-28 00:00:00
4月20日（周四）下午4：10山东大学计算机科学与技术学院尹义龙教授、博士生导师，兼任山东财经大学计算机科学与技术学院院长做客南昌大学信息工程学院，为研究生做了题为“手指静脉识别研究”的主题报告，信息工程学院计算机科学与技术系主任邱桃荣教授、博士生导师主持、部分老师和研究生参加了本次报告会。
报告伊始，尹义龙教授为大家介绍了当前他所带领团队关于“手指静脉识别”研究课题的工作情况，主要内容分以下四个方面：第一，关于手指静脉图像多种特征提取方面为了解决ROI提取面临手指位置偏移，和目前现存ROI提取方法都是固定尺寸的问题提出了能够很好解决这两个问题的方法，即基于滑动窗口的ROI提取；第二，在手指静脉图像质量方面提出了一种新的手指静脉图像质量评价方法，即用三种完整的特征（手指图像的宽、高、旋转角度）来分类手指静脉图像质量以更好的做图像识别，另通过R-SMOTE方法解决图像不平衡和采用非线性SVM分类器对图像质量分类；第三，对现存二进制编码的局限性提出了一种新的判别二进制编码（DBC）方法，即引进关于目标图像相关性的二进制编码并采用一种类间散度和目标信息熵最大化准则来判别二进制编码；第四，在手指静脉与软生物方面，提出了一种新的软生物特征即宽度测量的方法并通过结合软生物和基本生物特征开发了手指静脉图像识别的三种框架体系。
最后，尹教授在对以上四个方面实验数据和结果分析的基础上提出了该课题面临的主要问题即未来的发展方向，例如手指静脉模式的特殊性（缺乏足够的医学实例）、手指静脉图像的获取（图像获取设备价格昂贵，图像质量方面如低对比和过分明暗以及模糊等）、在获取图像时手指位置偏移以及当前缺少大规模的实际应用等。
尹教授学术报告内容丰富、信息量大，通过这场学术报告，大家对手指静脉识别这一课题的研究有了更深入的认识，对未来的理论研究和实践工作起到良好的指导作用。
报告伊始，尹义龙教授为大家介绍了当前他所带领团队关于“手指静脉识别”研究课题的工作情况，主要内容分以下四个方面：第一，关于手指静脉图像多种特征提取方面为了解决ROI提取面临手指位置偏移，和目前现存ROI提取方法都是固定尺寸的问题提出了能够很好解决这两个问题的方法，即基于滑动窗口的ROI提取；第二，在手指静脉图像质量方面提出了一种新的手指静脉图像质量评价方法，即用三种完整的特征（手指图像的宽、高、旋转角度）来分类手指静脉图像质量以更好的做图像识别，另通过R-SMOTE方法解决图像不平衡和采用非线性SVM分类器对图像质量分类；第三，对现存二进制编码的局限性提出了一种新的判别二进制编码（DBC）方法，即引进关于目标图像相关性的二进制编码并采用一种类间散度和目标信息熵最大化准则来判别二进制编码；第四，在手指静脉与软生物方面，提出了一种新的软生物特征即宽度测量的方法并通过结合软生物和基本生物特征开发了手指静脉图像识别的三种框架体系。
最后，尹教授在对以上四个方面实验数据和结果分析的基础上提出了该课题面临的主要问题即未来的发展方向，例如手指静脉模式的特殊性（缺乏足够的医学实例）、手指静脉图像的获取（图像获取设备价格昂贵，图像质量方面如低对比和过分明暗以及模糊等）、在获取图像时手指位置偏移以及当前缺少大规模的实际应用等。
尹教授学术报告内容丰富、信息量大，通过这场学术报告，大家对手指静脉识别这一课题的研究有了更深入的认识，对未来的理论研究和实践工作起到良好的指导作用。
