韩琥，中科院计算所研究员，博士生导师。2011年博士毕业于中科院计算所，之后分别在美国密歇根州立大学和谷歌从事生物特征识别研究工作，曾担任谷歌Abacus项目核心研发成员，2015年回到中科院计算所工作。主要研究方向为计算机视觉、模式识别、生物特征识别及医学影像分析。在领域主流国际期刊与会议上发表学术论文80余篇，谷歌学术引用5100余次，H-Index: 37 (2022.8)。研究工作获得5项论文奖，包括2020年度IEEE信号处理学会 (IEEE SPS)最佳论文奖和4次会议最佳论文/最佳学生论文/最佳海报论文奖(包含1项IEEE FG2019最佳海报论文奖)。担任国际期刊IEEE Trans. BIOM, Pattern Recognition Associate Editor, EURASIP Guest Editor, 国际会议MICCAI2023, FG2023, ECCV2022, ICPR2020 Area Chair, IJCAI 2021 Senior PC, ISBI2022 Session Chair，以及VALSE常务AC。8次在ICCV / CVPR / FG / WACV / PRCV等国际会议上组织主会特别会议和学术论坛。

目前主要研究方向为面向人的深入感知的多层次生物特征分析与识别，包括：（1）表观属性与身份特征识别；（2）隐藏体征信号特征识别；（3）内在影像特征识别。

研究生招生：通常每年秋季招收博士(直博)和硕士研究生，欢迎有坚实的计算机、数学、英语基础，以及优秀的编程能力的同学提前来信联系。

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