再续东莞缘 谱写新传奇
——记青年千人计划专家王艺老师
王艺博士，毕业于澳大利亚皇家墨尔本理工大学，是我校计算机与网络安全学院特聘教授。她在生物特征识别尤其指纹识别方面在海外已经积累了逾十年的研究经验，掌握了国际上先进的生物特征识别和性能分析技术。
王艺博士现主持国家青年自然科学基金项目一项、香港大学教育资助委员会优配研究项目一项、香港浸会大学教师研究基金一项；在顶级期刊及会议上共发表论文 17 篇，被引用983 次，在其研究领域有较大影响。
王艺博士，岭南水乡典型的 80 后气质美女，却自称“我的生活与山有缘”。确实，检视她这30 多年来的足迹，几乎无时不与山有关：她出生长大在广州东山，于五山地区求学 10 年并在华南理工大学（五山校区）完成了大学本科学业；然后漂洋过海到了新金山（澳大利亚墨尔本），获得澳洲第一学府墨尔本大学的工程硕士和澳大利亚皇家墨尔本理工大学的理学博士；三年后，北返祖国，落脚香港马鞍山下，入职香港浸会大学。最终于 2016 年 8 月，她选择了加盟东莞理工学院，成为学校特聘教授，开始在松山湖续写传奇。
今年 1 月，王博士新的篇章完成了初稿：入选中组部青年“千人计划”。她是莞工 25 年校史上首位入选者，开启了人生、校史的里程碑。
在王博士的办公室里，在咖啡氤氲的香气中，聆听一段有关东莞缘分的故事。
结缘东莞：从知青下乡到高知下乡
王博士与东莞有段缘，源起于她的父母。早在她孩提时代，就曾多次到访东莞。王博士介绍：“我是广铁子弟，我的父母当年作为知青，曾在东莞石龙—樟木头—塘厦一带工作过七年，因此在我小的时候就多次到那一带游玩。”
据了解，1968 年 11 月 9 日，一列载运两百多名广州铁中“老三届”毕业生知青专列，轰鸣着奔往到东莞，将他们沿广深铁路逐站撒在石龙、樟木头和塘厦等地插队落户。从此，这三个公社就成为这批上山下乡知青的人生旅途第一站。
王博士的父母即是列车上的一员，他们完成知青插队后，回到广铁继续工作。王博士忆述她 20 世纪八十年代到东莞石龙一带游玩的经历：“那时的石龙是一个小镇，是一个十足的农村，出了火车站就走上了真正的‘水泥路’，有水也有泥，道路还没有硬化。但我也是在这里第一次接触到香港电视。”这是她对东莞最初的印象。
近三十年过去了，东莞市发生了翻天覆地的变化。“我在海外的这十五年，我们国内进步迅猛，东莞也正处于产业转型升级的关键时刻，所以我选择了东莞。”王博士对于自己的选择显得自然与亲切，“尤其有了父辈的前缘，我做出选择没有困难。”
时间倏忽一过，四十多年前来到东莞拓荒的是省城的高中青年学生；四十年后，王博士踏着父辈的足迹，以高层次人才的身份，怀揣崭新的梦想，加盟莞工参与建设高水平理工科大学。
小有成果：发表 17 篇高质量文章 他引次数高达 983
2002 年，王艺从华南理工大学电子信息系毕业，旋即自费赴澳大利亚墨尔本大学攻读电信工程硕士，后获得澳大利亚政府及企业博士奖学金资助在皇家墨尔本理工大学攻读计算机博士学位。在攻读博士期间，王博士逐渐聚焦了科研方向，主攻生物特征识别，建立起一系列指纹方向场模型以及基于模型的特征分析机制。博士毕业后，她到新南威尔士大学统计系找到一份同样与数据建模相关的工作。博士后工作期间，她开发的多元数据分析统计软件工具包 mvabund 被收录进国际 R 语言档案大全（CRAN），自 2011 年起被全世界超过 40 个国家（地区）的科研人员使用。比如，2016 年耶鲁大学研究者在《自然》子刊《微生物》上发表了一篇论文中就用到 mvabund 工具进行数据可视化和数据分析并得出部分关键结论。2012 年，她返回香港浸会大学计算机科学系做研究助理教授，力求结合统计学的一些方法，重新探讨生物特征数据分析的一些关键科学问题。
至今，王博士在生物特征识别尤其是指纹识别方面，已积累了逾十年的研究经验，掌握了国际上最先进的生物特征识别和性能分析技术，科研成果颇丰。这十年里，王博士在模式识别与机器学习以及应用统计计算方法的顶级期刊与旗舰会议上共发表论文 17 篇；其发表的论文在相关技术研究领域均有较大的影响，其中 SCI 他引次数 537，Google Scholar 他引次数高达 983。
据了解，王博士这 17 篇文章中有 4 篇（第一或第二作者）是发表在中国计算机学会（CCF）顶尖的 A 类期刊，包括 IEEE Transactionson Pattern Analysis and Machine Intelligence（ 人 工 智 能 类）、IEEETransactions on Information Forensics and Security（网络与信息安全类），IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering （数据库 / 数据挖掘 / 内容检索类）。
当前，如何提高低质量指纹图像的识别是学术界正在努力攻克的技术前沿。王博士团队提出的 FOMFE 模型很好地解决了这一难题。该模型创新地将指纹方向场看成未知动态系统所产生的相位图（phase portrait），然后用动态系统的傅里叶展开去拟合方向场矩阵。由于动态系统自动包含了奇异点描述，所以模型无须奇异点检测，对强噪声、大面积干扰鲁棒性强。在此基础上，团队还提出了一整套基于方向场模型的指纹特征分析方法，包括奇异点检测、指纹分类等。
FOMFE 模型受到了顶级期刊《IEEE 模式分析与机器智能汇刊——生物特征识别特刊》（TPAMI）五位客座编辑的高度评价，他们认为FOMFE 模型为一项非常有前景的技术。据 Google Scholar 统计，FOMFE模型已被引用超过 200 频次，并被收录进由著名模式识别专家 Anil Jain等人撰写的《指纹识别手册》。书中有 3 处介绍了 FOMFE 及其相关算法。
看好未来：在大湾区续写新的传奇
指纹门锁、指纹手机……随着大众对生物识别技术的认知度和欢迎度的提升，生物识别已经在金融、教育、社保、公安等行业广泛应用，以指纹识别为代表的生物识别应用场景不断拓展，生活运用也渐入佳境。
面对指纹识别在司法刑侦与商业运用的巨大前景，王博士进一步锁定了研究方向：“我的研究主要成果之一就是利用脊线方向场建模对抗噪声和形变干扰。因为指纹方向场描述了指纹的纹理走向，包含了丰富的指纹形态信息。方向场信息参与了指纹识别各阶段的处理过程，其估算正确与否直接影响了自动识别系统各方面的性能。接下来，我的研究就是要针对大规模指纹,身份查询系统，力求综合提高系统的准确性、高效性、安全性。”
回到东莞，将如何进一步拓展事业？王博士心中早有“小算盘”：“我个人非常看好粤港澳大湾区的发展。在我父母那一辈人里面，是有一种大广州意识，当年甚至多少有点看不起深圳、东莞，但现在所有的都改变了。尤其是大深圳市的发展，极有潜力成为国家科研创新的龙头。”恰在今年两会期间，国务院总理李克强在《政府工作报告》中提出，要推动内地与港澳深化合作，研究制定粤港澳大湾区城市群发展规划，发挥港澳独特优势，提升在国家经济发展和对外开放中的地位与功能。
随着国家政策的扶持、技术与市场的进一步发展融合，粤港澳大湾区在科技研发的合作形态将有更广阔的想象空间。王博士全职回国工作以后，下定决心：“我将延续大规模生物特征身份查询三大问题的思路，结合统计模型数据分析的方法，继续展开研究与应用，希望能在提高模式识别系统的安全性方面取得更大的突破。”
（原文出自成洪波主编的《知行合一 立德树人——东莞理工学院教师风采录》一书，光明日报出版社，2018年8月出版）
