近日，实验室硕士生陈晴一篇论文“DFVR:DEFORMABLE FINGER VEIN RECOGNITION”（作者：陈晴、杨璐、杨公平、尹义龙、孟宪静）被ICASSP2017会议录用为oral。
        该成果研究了一种对于形变鲁棒的手指静脉识别方法。在手指静脉图像采集的过程中，总是存在各种各样的变形，从而造成的图像的形变，进而导致识别性能的下降。在分析形变问题的基础上，提出了基于PCA-SIFT特征和bidirectional deformable spatial pyramid matching (BDSPM)的匹配方法。实验中，则专门建设了一个小型的形变数据库，验证了方法的有效性。        
        ICASSP由IEEE信号处理协会主办，是全球范围内图像、声学、语音和信号处理等领域最顶尖和权威的旗舰级学术会议（在CCF列表中属于B类），至今已有40余年历史。