近日，实验室博士生苏琨的一篇论文“Human Identification using Finger Vein and ECG signals”（作者：苏琨、杨公平、吴波、杨璐、李敦峰、苏鹏、尹义龙）被Neurocomputing（CCF C类期刊）录用。

论文提出了一种基于指静脉和心电信号融合的多模态生物识别系统。近年来，指静脉和心电信号生物识别技术因其独特的优点而备受关注，都被认为是非常有前途的生物识别技术。但目前还没有基于指静脉图像和心电信号两种模态的多模态生物识别系统，因此本文是指静脉信号与心电信号融合工作的首次尝试。为了验证该系统的有效性，在FVPolyU指静脉数据集和ECG-ID数据集的合并双模态数据集VeinECG上进行了大量且充分的实验。实验结果表明，提出的多模态识别系统在识别准确度和安全性方面均明显优于两个单模态系统。