近日，我校人工智能学院黄俊端副研究员在人工智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》上发表题为“Study of Full-View Finger Vein Biometrics on Redundancy-compensated 3D Reconstruction and Frequency-Spatial Coupling Feature Extraction“的最新成果。IEEE-TPAMI是电气电子工程师学会（IEEE）旗下的旗舰期刊，也是计算机视觉和人工智能领域内国际公认的顶级学术期刊，中国科学院一区、JCR Q1、CCF-A、CAAI-A、影响因子为20.4。

黄俊端副研究员为论文第一作者，华南理工大学康文雄教授为通讯作者，合作者为贵州民族大学罗达灿副教授、杨伟力副教授、瑞士资深工程师Alexander博士和意大利萨萨里大学Massimo教授。

该研究聚焦于全视图三维指静脉识别，全视图三维指静脉识别技术由于具有信息量大、难以伪造、对姿态变化鲁棒等独特优势，已成为高安全内部生物特征识别的重要方向。该研究针对全视角三维指静脉识别中成像误差大、三维特征提取难的瓶颈，创新性地提出了具备冗余补偿与质量评估机制的鲁棒三维重建框架。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11601132