题  目：任务无关的脑纹识别研究

内容简介：脑纹识别具有高隐蔽性、不可窃取性、不可仿制性以及必须活体等方面的独特优势，在机密性和安全性要求较高领域具有巨大的应用前景。目前脑纹识别方法通常需要外部刺激或者需要被试配合执行特定思维任务，阻碍了其在现实中的应用与推广。报告从三个方面阐述了任务无关的脑电身份识别研究：1）脑电信号的相位同步构建脑网络进行个体表征与识别；2）利用矩阵低秩稀疏分解思想，把脑电信号分解成低秩的固有背景信号和稀疏的任务意识信号两个部分，通过脑电的固有背景信号进行身份识别；3）针对脑纹识别中存在的个体量大、个体样本少的现实问题，提出了卷积张量神经网络进行脑电身份识别，该网络能充分各自发挥深度卷积网络的深层次特征提取能力和张量网络的小规模参数实现局部特征的交互整合能力，满足脑纹识别的现实应用需求。同时报告对脑纹识别应用的普适性以及脑电采集设备的去中心化等研究问题进行了展望。

报告人：杭州电子科技大学  孔万增  教授

报告人简介：博导、研究生院副院长。浙江省脑机协同智能重点实验室主任，浙江省“万人计划”科技创新领军人才。于2003年、2008年分别获浙江大学学士、博士学位。工作期间赴明尼苏达大学神经工程中心、罗马大学脑机交互实验室、日本理化研究所（RIKEN）访问学者或短期访问，主要研究领域：脑机智能系统及应用。近几年主持承担包括国家重点研发计划项目（国合专项）、国家自然科学基金（含重点、面上、青年）、军委科技委国防创新特区项目以及省重点研发计划等科研项目十余项。在NeurIPS、IEEE TNNLS、IEEE TNSRE、IEEE Sensor Journal、Neurocomputing、电子学报、中国生物医学工程学报等国内外重要期刊、会议上发表论文80余篇， 科研成果先后获得浙江省科技进步三等奖、吴文俊人工智能技术发明奖三等奖等省部级奖励3项。曾获中国电子学会优秀科技工作者、中国计算机学会（CCF）杰出会员等荣誉称号。

时  间：2020年12月5日（周六） 上午10：00开始

地  点：南海楼407室

热烈欢迎广大师生参加!

信息科学技术学院

2020年12月4日