8月11日获悉，在瑞典哈尔姆斯塔德召开的第9届国际生物特征识别大会（ 9^th IAPR International Conference on Biometrics,以下简称ICB）上，自动化所模式识别国家重点实验室-智能感知与计算研究中心博士生刘年丰的论文“Accurate Iris  Segmentation  in  Non-cooperative  Environments  Using  Fully  Convolutional  Networks”获得最佳学生论文奖。 

　　为解决非可控场景下虹膜图像分割，刘年丰等人提出一种多尺度的全卷积网络，可解决虹膜图像模糊，遮挡，斜眼，形变等复杂的问题。实验结果表明，该方法不仅适用于可见光下采集的虹膜图像，同时适用于近红外光下采集的虹膜图像，均显著的提高了虹膜图像的分割精度。大会的评委认为该方法“对虹膜分割领域做出了明显的贡献”。 

　　国际生物特征识别大会是一个历史悠久、影响较大的国际学术会议，主要涵盖包括人脸，虹膜，指纹等生物特征领域。大会自2006年创办以来每一年举行一次，现在已经成果举办了九届。