2020年7月12日上午8点30分，电信学院通信工程系主任李新春老师策划组织的“优秀校友系列报告会”第三场如期进行。本次报告会由通信工程系优秀校友林森博士主讲，主题为“生物特征识别和水下图像处理技术”。通信工程2017级、2018级在校学生及部分研究生，相关老师290余人通过腾讯会议在线参加了会议。报告会由冀常鹏教授主持。

本场报告主讲人林森分别于2003、2006年在辽宁工程技术大学电信学院获得学士、硕士学位，于2013年在沈阳工业大学获博士学位，于2019年在中国科学院沈阳自动化研究所博士后出站，目前工作于沈阳理工大学自动化与电气工程学院，副教授职称，硕士生导师。主要研究方向为图像处理、机器视觉检测、生物特征识别。主持省级科研项目2项，同时参与或协助完成了10余项国家级和省部级科研课题。在《光子学报》，《红外与激光工程》，《机器人》，CCBR等期刊或国际会议上发表学术论文40余篇，其中EI和SCI检索10余篇。

本场报告介绍了两个前沿研究方向，一个是水下图像处理技术，另一个是生物特征识别技术。海洋蕴藏着丰富的资源,被人类视为可以利用的“第六大洲”，党的十九大报告也明确指出要“加快建设海洋强国”。水下光学图像作为传输海洋信息的主要载体,对探索与开发海洋起着至关重要的作用。但由于水下成像环境复杂,水体以及悬浮颗粒对光的吸收与散射作用,导致水下拍摄图像存在颜色失真、细节模糊等问题,给准确提取图像信息带来了极大困难。因此,通过合适方法得到清晰、真实的水下光学图像具有非常重要的意义。林森生动形象地为大家阐述了水下图像处理技术的研究背景及意义，水下图像清晰化方法分类，水下图像复原和图像增强的原理、处理流程、研究现状和技术难点等。

生物特征识别是指利用可测量的人体物理学或者行为学特征来自动识别和验证个人身份的技术，《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006－2020年）》明确提出了要重点支持生物特征识别技术和产业的发展。近年来，由于反恐、国土和社会安全的需要，世界各国都加大了对安防领域的投入，而身份识别正是安防领域的核心问题之一。在这种大环境下，生物特征识别迎来了一个快速发展的时期。在本场报告会中，林森介绍了生物识别技术的基本概念和研究现状，简要介绍了常见的生物特征识别技术，详细介绍了基于NSST与Tetrolet能量特征的指关节纹识别算法和基于WA-MULBP与2DPCA的掌纹识别算法。

在互动环节中，林森博士和在线学生进行了热烈的讨论，对学生提出的各类感兴趣问题进行了详细作答，并为准备就业的同学和考研继续深造的同学分别指出了在校期间学习努力的方向。本次报告通过大量科学研究图片对这两个前沿研究方向进行了深入分析，内容丰富，图表新颖，与实际联系紧密，学生考研深造和个人职业发展提供了积极参考。 “优秀校友系列报告会”是电信学院校友工作推出的一项重要活动，榜样的树立对于激发在校生的学习动力和学习兴趣具有重要作用，同时也能够进一步加强学校学院与校友及校友企业之间的联系，为今后合作共赢打下坚实基础。