近日，我校计算机学院生物特征识别课题组的研究论文“A Fingerprint Quality Driven Transformer-CNN Hybrid Model for External and Internal Fingerprint Fusion”（点击阅读） 被信息安全领域高水平 IEEE Transactions on Information Forensics and Security（IEEE TIFS）接受录用。计算机学院教师于洋博士为论文第一作者、梁荣华教授为论文通讯作者、计算机学院教师谭谞博士等人共同完成，浙江科技大学为第一单位。
内部指纹提取技术的发展推动了外部与内部指纹融合，为解决指尖表皮磨损、老化致自动指纹识别系统（AFIS）性能下降问题提供了方案。传统图像融合侧重信息最大化，但指纹的皱纹、疤痕等特征产生的高梯度变化信息不利于高质量指纹生成。为此，论文提出基于质量驱动的指纹融合方法，模型由混合特征编解码器、质量预测模块和 WCF 融合模块组成，采用联合优化的组合损失函数与异步交叉训练策略，形成闭环质量驱动融合机制。该方法为提升身份安全认证中的指纹识别性能提供了一条新的研究路径。研究工作得到国家自然科学基金项目、浙江省自然科学基金项目的资助。
IEEE TIFS是国际信息安全领域最具影响力的学术期刊之一，被列为中国计算机学会（CCF）和中国密码学会（CACR）的A类推荐期刊。（计算机学院）
