近年来，生物特征识别技术取得了显著进展，推动生物特征技术在从安全、边境管控、刑事调查到数字身份管理、医疗、人机交互以及人工智能赋能服务等广泛应用领域的广泛部署。为突出这些进展并展示与生物特征识别相关的最新研究成果，IEEE/IAPR生物特征识别国际联合会议（IJCB）2025在日本大阪以完全线下形式举办。IJCB合并了两大生物特征识别研究会议，即IEEE生物特征识别理论、应用与系统国际会议（BTAS）和生物特征识别国际会议（ICB），该会议的举办得益于IEEE生物特征识别理事会与国际模式识别学会生物特征识别技术委员会（TC-4）之间的特别协议。作为生物特征识别领域的顶级国际会议之一，IJCB为展示前沿研究以及促进学术界、工业界和政府机构研究人员与从业者之间的科学交流提供了平台。
本期特刊的组办旨在为IJCB 2025经过严格评审的最佳论文作者提供机会，将其工作加以拓展，并以更加全面的方式呈现。此前也曾举办过IJCB 2024特刊，其中四篇文章也收录于本期。从IJCB 2025收到的243篇投稿中，有14篇论文被邀请收录于本特刊。受邀论文经历了严格的评审流程，由五位客座编辑——即IJCB 2025程序联合主席——监督，确保所提交的论文显著达到了TBIOM出版物所预期的高标准。这一细致的筛选流程确保了只有那些对IJCB 2025上初步展示的研究进行显著拓展的最优秀工作才被收录在本特刊中。
本特刊的第一辑收录了五篇IJCB 2025论文，涵盖广泛的研宄主题，包括生物特征安全、呈现攻击检测、面部与指纹识别、图像质量评估以及新兴生物特征模态。这些文章共同展示了当前塑造生物特征系统未来的研究方向和技术发展的代表性快照。目前正在评审中的额外受邀稿件将出现在该期刊的后续特刊中，进一步扩展本合集的范围和深度。
Pujari和Rattani [A1] 探讨了合成语音和语音克隆技术对语音生物特征系统日益增长的威胁。作者提出了一种双通道音频水印框架，同时支持来源追溯和语音完整性验证。所提出的方法采用频率分区水印嵌入和鲁棒检测架构，在识别合成语音来源的同时，还能实现细粒度的篡改定位。大量实验表明，该方法对多种失真和攻击具有较强的鲁棒性，在多个文本转语音系统上能准确进行来源归因，并且在真实运行条件下对下游说话人验证性能的影响微乎其微。
George和Marcel [A2] 研究了不同感知模态（如可见光、近红外和热成像）之间的异构面部识别问题。为解决现有跨光谱识别方法面临的计算挑战，作者引入了一种参数高效的适配框架，在不增加推理复杂度的情况下将轻量级面部识别模型扩展到异构场景。通过结合选择性网络适配、对比对齐和自蒸馏，所提出的方法能够在有限训练数据下实现有效的跨模态学习，同时保持可见域中的识别性能。在多个具有挑战性的基准上的实验表明，该方法在保持低计算需求的同时，展现出具有竞争力或最先进的识别性能。
Webster等人 [A3] 探索利用人类感知信息来提升指纹呈现攻击检测系统的泛化能力。作者进行了大规模心理物理研究，收集了针对指纹样本的人类显著性标注和感知难度度量，并通过显著性引导和感知加权学习策略将这些信息纳入模型训练。除了人类衍生标注外，还研究了多种算法生成的引导机制。实验结果表明，心理物理引导训练可以显著提高对前所未见的呈现攻击工具的鲁棒性，并实现极具竞争力的检测性能。
Jia等人 [A4] 聚焦于非接触式指纹识别以及姿态变化和透视畸变带来的挑战。与将非接触式指纹视为二维图像的传统方法不同，作者显式建模了其底层的三维结构。所提出的框架从单张非接触式图像中重建三维指纹特征，并采用基于图形的姿态校正和匹配技术，实现不同角度下的鲁棒识别。在多个非接触式指纹数据集上的实验结果表明，与现有的二维方法相比，识别准确率和鲁棒性均有显著提升。
Domenico等人 [A5] 解决了自动验证面部图像是否满足ISO/ICAO标准对官方身份证件质量要求的问题。作者提出了一种新颖的框架，利用视觉-语言模型和自动提示学习，直接从标准中的文本定义评估合规性。通过消除对手工特征、阈值和特定需求算法的需求，所提出的方法为现有的合规验证系统提供了一种灵活且可扩展的替代方案。在专用基准数据集上的评估表明，与学术界和商业解决方案相比具有竞争力，同时显著简化了新需求或更新需求的集成工作。
我们要感谢所有作者、评审人员、TBIOM编辑团队以及参与本特刊生产的所有人给予的支持和宝贵贡献。我们确信，本合集收录的文章将为读者带来有趣的阅读体验，为研究人员提供新的思路，并激励生物特征识别领域的创新研究工作。
附录：相关文章
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A. Pujari and A. Rattani, "AudioAuth: A dual-watermarking framework for robust audio integrity and source attribution," IEEE Trans. Biometrics, Behav., Identity Sci., vol. 8, no. 5, pp. 680—694, Sep. 2026, doi: 10.1109/TBIOM.2026.3679274.
A. George and S. Marcel, "Lightweight cross-spectral face recognition via contrastive alignment and distillation," IEEE Trans. Biometrics, Behav., Identity Sci., vol. 8, no. 5, pp. 695—706, Sep. 2026, doi: 10.1109/TBIOM.2026.3691473.
S. Webster, W. Scheirer, and A. Czajka, "Psychophysically-guided training for fingerprint presentation attack detection," IEEE Trans. Biometrics, Behav., Identity Sci., vol. 8, no. 5, pp. 707—717, Sep. 2026, doi: 10.1109/TBIOM.2026.3664679.
Y. Jia, S. Zheng, F. Feng, H. Ma, Z. Cui, and F. Su, "Robust 3D feature extraction and graph pose-invariant matching for contactless fingerprint," IEEE Trans. Biometrics, Behav., Identity Sci., vol. 8, no. 5, pp. 718—729, Sep. 2026, doi: 10.1109/TBIOM.2026.3685624.
N. D. Domenico, G. Borghi, A. Franco, and D. Maltoni, "Towards fully automated ISO/ICAO face compliance verification via prompt learning," IEEE Trans. Biometrics, Behav., Identity Sci., vol. 8, no. 5, pp. 730—740, Sep. 2026, doi: 10.1109/TBIOM.2026.3685805.
