2016年10月14日-16日，由中国人工智能学会、中国科学院自动化研究所、四川川大智胜软件股份有限公司和四川大学联合主办，由四川川大智胜软件股份有限公司、四川大学计算机学院、四川大学视觉合成图形图像技术重点实验室联合承办的第十一届中国生物特征识别大会（CCBR2016）在四川省成都市举行。生物识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的前沿方向，同时也是保障国家和公共安全的战略高新技术，是电子信息产业的新增长点。中国生物特征识别大会（CCBR）从2000年开始先后在北京、杭州、西安、广州、济南、沈阳、天津等地成功举办，有力地推动了我国生物识别的学科发展和应用推广，同时为国内生物识别学术界和产业界同行提供了绝佳的交流与合作的平台，极大地促进了国内本领域的学术和技术发展。我校计算机学院王蕴红教授，黄迪副教授，研究生李晓霞，郭晶博，王淑鹏，李伟健，高炼，姚永强参加了本次会议。

本次会议IRIP实验室共有两篇论文被接收，其中硕士生郭晶博做了题为“Occlusion-robust Face Detection using Shallow and Deep Proposal based Faster R-CNN”的oral报告，听取并回答了国内外学者们的相关提问，该论文提出了一种基于Faster R-CNN的深浅层特征融合人脸检测模型，并在WIDER FACE数据集上做了训练和测试，实验结果证明了该方法对复杂场景下人脸检测的有效性；硕士生李晓霞做了题为“Comparative Study of Deep Learning Methods on Dorsal Hand Vein Recognition”的poster展示并回答了与会学者们的相关问题，该论文首次研究深度学习方法在手背静脉领域的应用，采用在大数据集Imagenet上预训练的深度模型提取静脉的深度特征进行静脉识别实验，实验结果充分证明了深度学习方法在手背静脉识别的可行性和有效性。

会议期间，王蕴红教授与国内外学者关于生物特征识别领域的相关问题进行了深入的交流讨论，硕士生李晓霞和郭晶博分别进行了海报展示和口头报告，回答了来自国内外学者们的提问，并且“Occlusion-robust Face Detection using Shallow and Deep Proposal based Faster R-CNN”获得了会议的最佳论文奖项。