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張大鵬 加拿大皇家科學院院士、加拿大工程院院士、深圳市模式分析與感知計算重點實驗室主任、深圳市人工智能與機器人研究院中心主任
進行人體生物特征獲取時，我們可以得到兩個不同的特征，一個是生理特征，如指紋、人臉等；另一個是行為特征，其公共屬性可以代表這個人的體表信息，可以用于身份鑒別。我們的研究認為，生物特征識別實際上是模式識別的一個平臺，是隸屬于人工智能的一個方面。
近年來生物特征識別發展迅速。從市場來看，這些特征識別主要是基于人臉的幾何信息、指紋特征、虹膜特征。但我們經過多年研究認為，這三個方面盡管具有廣泛的市場，但是仍然具有一定局限性。經過數據分析，我們認為掌紋識別的精確度要高于指紋識別和人臉識別，因為其特征更多。此外，掌紋識別穩定性高、抗干擾能力強、錯誤率低，且可以通過多模態大數據采集和分析。我們希望通過高精度自動掌紋識別系統，強化中國自主身份鑒別技術的開發與應用，助力大灣區的“大智造”。
此外我們也在開發無損失無疼痛的中醫體外診察智能分析系統。我們把中醫的望聞問切應用到了聽覺、嗅覺、觸覺感知系統的建設，比如系統能通過舌像推理出人的病種，同時通過放大數據庫和病種研究，還可以進一步判斷人的整體健康或者亞健康狀況。
我們還通過中醫理論對脈象進行了研究，認為心電圖和脈象是不同的，因此脈象是不可取代的。我們還有一些其他分析研究方向，如通過病人語音來了解他的病理信息，對肺病、帕金森、神經疾病等進行綜合分析。
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