生物特征识别与反欺骗
面向人脸、指纹、虹膜等生物特征样本，研究复杂条件下的活体检测、攻击识别、质量差异增强与系统鲁棒性优化。
生物特征识别与图像质量智能感知
刘昕炜，讲师、博士、硕士生导师，中共党员，挪威科技大学与法国卡昂大学计算机科学双博士学位。入选“浙江省高校领军人才培养计划”青年优秀人才、宁波市“甬江引才工程”青年创新人才、宁波市高层次拔尖人才，主要从事生物特征识别、计算机视觉、图像质量评价与人工智能研究。
- 27+
- SCI/EI 论文
- 1000万+
- 项目经费
- 300+
- 他引次数
LFIW Dataset
13,180
Wild latent fingerprint images
01
科研方向
围绕复杂真实场景下的可信视觉感知，开展从图像质量建模、生物特征反欺骗到城市目标识别与工业视觉应用的连续研究。
图像质量评价与增强
研究无参考图像质量评价、自然图像增强、生物特征图像质量评估及其对识别性能的影响，服务真实场景视觉系统。
计算机视觉与智能应用
结合人工智能、目标识别和工业视觉，开展实景三维与视频融合、复杂工件移载检测、叉车托盘堆垛与障碍物检测等应用研究。
02
科研项目
主持国家自然科学基金青年科学基金项目（C 类）、浙江省自然科学基金、宁波市自然科学基金和宁波市甬江引才工程科技创新人才项目，并参与宁波市重点研发与重大专项。
在研
复杂条件下生物特征识别反欺骗关键技术及应用
面向复杂环境中的生物特征识别安全问题，研究反欺骗、质量差异增强与应用验证方法，支撑可信身份认证系统落地。
- 项目来源
- 宁波市甬江引才工程科技创新人才项目
- 经费
- 100 万元
- 年限
- 2022.01 - 2026.12
- 承担角色
- 项目负责人
在研
基于视觉的叉车托盘自动堆垛及障碍物检测系统开发
面向企业智能仓储与工业车辆应用，研发基于视觉的托盘自动堆垛、障碍物检测与系统集成方案。
- 项目来源
- 企业委托横向课题
- 经费
- 51 万元
- 年限
- 2022.07 - 2026.12
- 承担角色
- 主持（1/2）
已结题
基于图像质量差异增强的复杂条件下生物特征活性检测及优化研究
研究复杂条件下生物特征活性检测中的图像质量差异建模、特征增强与性能优化方法，提升反欺骗算法的稳定性。
- 项目来源
- 国家自然科学基金青年科学基金项目（C 类）
- 经费
- 30 万元
- 年限
- 2022.01 - 2024.12
- 承担角色
- 主持（1/1）
已结题
多模态、无约束、多种类攻击下生物特征识别反欺骗关键技术研究
面向无约束场景和多类别攻击样本，研究多模态生物特征识别系统中的攻击检测、特征表示和反欺骗关键技术。
- 项目来源
- 浙江省自然科学基金
- 经费
- 10 万元
- 年限
- 2022.01 - 2024.12
- 承担角色
- 主持（1/1）
已结题
基于图像质量差异放大的生物特征识别反欺骗技术研究
围绕图像质量差异放大机制，研究面向生物特征识别反欺骗任务的质量感知特征增强和检测模型。
- 项目来源
- 宁波市自然科学基金
- 经费
- 5 万元
- 年限
- 2022.01 - 2023.12
- 承担角色
- 主持（1/3）
已结题
高反光复杂汽车注塑件快速精准移载关键技术及装备
面向高反光复杂汽车注塑件的工业场景，研究快速精准移载、视觉检测与装备系统关键技术。
- 项目来源
- 宁波市“科创甬江2035”关键技术研发
- 经费
- 350 万元
- 年限
- 2023.07 - 2025.12
- 承担角色
- 第二负责人（2/22）
已结题
实景三维与视频融合及城市典型目标识别技术研发
参与城市级视觉感知技术研发，围绕实景三维、视频融合和典型目标识别开展算法与系统研究。
- 项目来源
- 宁波市科技攻关重大专项
- 经费
- 500 万元
- 年限
- 2022.03 - 2024.01
- 承担角色
- 主要参与（5/17）
03
代表论文
先后在国际期刊和会议发表 27 篇以上学术论文，研究覆盖潜在指纹、生物特征图像质量评价、图像增强、跨域识别和活体检测。
Bridging Domains in Fingerprint Recognition With Quality-Normalized Fusion
IET Biometrics，SCI,中科院四区，DOI: 10.1049/bme2/9281903
2nd Latent in the Wild Fingerprint Recognition Competition
IEEE International Joint Conference on Biometrics，IJCB 2025，EI 收录，CCF-C，DOI: 10.1109/IJCB65343.2025.11410879
A Latent Fingerprint in the Wild Database
IEEE Transactions on Information Forensics and Security，SCI，CCF-A，中科院一区 Top
Quality Matters: Boosting Face Presentation Attack Detection with Image Quality Metrics
IEEE Access，SCI，中科院三区
Latent in the Wild Fingerprint Recognition Competition
IEEE International Joint Conference on Biometrics，EI，CCF-C
Survey of Natural Image Enhancement Techniques: Classification, Evaluation, Challenges, and Perspectives
Digital Signal Processing，SCI，中科院二区
Performance Evaluation of No-reference Image Quality Metrics for Face Biometric Images
Journal of Electronic Imaging，SCI，中科院四区
04
教学工作
长期承担全英文课程教学，覆盖大数据分析、数据可视化、Web 前端设计和分布式应用开发，并获得省级青年教师教学竞赛一等奖等教学奖励。
2021-2025 学年主讲，累计授课 323 人，围绕数据分析流程、建模方法与应用实践展开。
2020-2023 学年主讲，累计授课 125 人，强调数据表达、交互设计和可视分析能力。
2021-2022 学年主讲，累计授课 234 人，覆盖 HTML、CSS、JavaScript 与前端工程实践。
2020-2021 学年主讲，累计授课 32 人，面向分布式系统、应用开发和工程协作训练。
05
潜在指纹挑战赛
Latent in the Wild Fingerprint Recognition Competition 由刘昕炜与挪威科技大学 Kiran Raja 教授联合组织，面向真实复杂场景下潜在指纹识别与质量评价建立公开评测平台。
从真实场景到国际竞赛基准
挑战赛依托 LFIW 数据库，覆盖墙面、iPad 屏幕、铝箔等自然场景潜在指纹样本，推动算法从受控采集走向真实取证场景。
2026
第三届：正在举办
IJCB 2026 第三届挑战赛继续面向潜在指纹识别和潜在指纹质量评价，组织者包括刘昕炜与 Kiran Raja 教授。
IJCB 2026
3 月 1 日启动
5 月 25 日公布结果
报名/数据访问
算法提交
安全评测
结果发布
查看 2026 赛事信息
第三届赛事延续 2025 年双赛道设计，强调真实潜在指纹识别能力、质量分数与匹配性能之间的一致性，以及跨域算法的可复现评测。
- Track 1：Latent Fingerprint Recognition。
- Track 2：Latent Fingerprint Quality Assessment。
- 评测方式：组织者在安全环境中运行提交算法，统一计算识别和质量评价指标。
2025
第二届：识别 + 质量评价双赛道
IJCB 2025 举办，扩展为潜在指纹识别与潜在指纹质量评价两个赛道，共 12 支注册队伍，8 个有效提交。
12 支注册队伍
8 个有效提交
2 条赛道
查看 2025 结果细节
Track 1 中 DRM LAT v02 获得最佳识别性能，EER 从 2024 年最佳 0.228 降至 0.168，AUC 从 0.854 提升到 0.921。
- Track 1 第 1 名：DRM LAT v02，EER 0.168，AUC 0.921，FTER 1.29%。
- Track 1 第 2 名：VeriFinger v2025.1，EER 0.200，FTER 0%。
- Track 2 第 1 名：VeriFinger v2025.1，pAUC+ 为 0.0155 / 0.0126，FTER 0%。
- Track 2 第 2 名：AFQA，pAUC+ 为 0.0174 / 0.0146，FTER 3.39%。
2024
首届潜在指纹识别挑战赛
IJCB 2024 举办，吸引 6 支注册队伍，3 个有效提交方案，覆盖学术界与工业界团队。
6 支注册队伍
3 个有效提交
3 个国家
查看 2024 结果细节
评测集包含 72 名受试者，参考指纹 1,436 张，潜在指纹 5,280 张，覆盖 L-Wall、L-Ipad、L-Alum 三类自然表面。
- VeriFinger v13.1：EER 0.228，AUC 0.854，FMR10 0.275。
- LatentMinuComp v0：EER 0.290，AUC 0.791，FMR10 0.384。
- MarkIDNet：FTER 0%，但整体 EER 0.481，仍有提升空间。
06
学术动态
发布科研项目、论文成果、教学获奖、学生指导与学术交流等动态。
第三届 Latent in the Wild Fingerprint Recognition Competition 正在 IJCB 2026 举办，继续设置潜在指纹识别与质量评价双赛道。
论文“Bridging Domains in Fingerprint Recognition With Quality-Normalized Fusion”发表于 IET Biometrics。
第二届潜在指纹挑战赛在 IJCB 2025 举办，扩展为识别与质量评价双赛道，共 12 支注册队伍、8 个有效提交。
论文“2nd Latent in the Wild Fingerprint Recognition Competition”被 IJCB 2025 录用并已被 EI 收录。
获得第十四届浙江省高等学校青年教师教学竞赛工科组一等奖。
首届潜在指纹挑战赛在 IJCB 2024 举办，吸引 6 支注册队伍，建立了面向真实自然场景潜在指纹识别的公开评测基准。
论文“A Latent Fingerprint in the Wild Database”发表于 IEEE Transactions on Information Forensics and Security。
获得浙江省第十二届高等学校青年教师教学竞赛工科组二等奖、首届宁波市高校教师双语教学竞赛工科组二等奖。
浙公网安备33021202004268号