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，特别是由表及里的“表观-隐藏-内在”多层次生物特征分析与识别及其在身心健康监测和疾病辅助诊断中的应用。在IEEE TPAMI / TIP / TIFS / TCSVT / TBIOM、PR、CVPR、ECCV、NeurIPS、MICCAI等国际期刊与会议上发表学术论文80余篇(详见谷歌学术)，谷歌学术引用4700余次，H-Index: 35 (2022.4)。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，以及4次会议最佳论文/最佳学生论文/最佳海报论文奖(含国际会议IEEE FG2019最佳海报论文奖)，4次获国际竞赛冠亚军。作为负责人承担国家重点研发子课题、基金重点子课题、基金面上、中科院对外合作及企业合作等课题10余项。担任国际期刊Pattern Recognition Associate Editor，EURASIP Guest Editor, 国际会议ICPR2020 Area Chair, IJCAI 2021 Senior PC, ISBI2022 Session Chair，以及VALSE常务AC；7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。

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