在指纹、虹膜、人脸识别逐渐被破解与仿冒的今天，我们是否可以依赖一种真正不可复制、难以篡改的身份标识？答案，或许隐藏在我们每个人的大脑之中。
历经杭州电子科技大学脑机协同智能团队九年积累，由团队负责人孔万增教授和团队金宣妤博士联合撰写的专著《Brain Fingerprint Identification》现已由 Springer Nature 出版社正式出版。作为“Brain Informatics and Health”国际系列丛书的一员，该书全面地阐述了基于脑电信号（EEG）的身份识别理论、技术路径与未来图景。
国际权威联袂推荐
Andrzej Cichocki 教授（IEEE Fellow）
前RIKEN脑科学研究所所长、波兰科学院系统研究所教授
“脑纹识别具有重要的研究价值和广阔的应用前景，是生物识别技术的一次革命性飞跃。”
Fabio Babiloni 教授（欧洲科学院院士）
意大利罗马大学教授
“脑纹识别提供了‘连续认证’的新范式，可实现更高等级的身份验证安全。”
什么是“脑纹识别”？
脑纹识别（Brain Fingerprint Identification）是一种新兴的生物特征识别技术，基于每个人独特的大脑活动模式，通过采集与分析脑电信号，实现身份认证。相比传统生物特征，它具有：
不可窃取性：无法通过外部手段复制大脑活动
持续性识别：支持连续身份验证，适合高安全性场景
抗攻击性强：对伪造、胁迫和欺骗具有天然免疫力
必须活体：只有具有生命体征的个体大脑才能产生脑电信号
本书看点速览
本书是首部系统性研究脑纹识别在跨时段稳定性与跨任务泛化性问题的专著。针对脑电信号在时间、任务及个体状态层面高度时变和不稳定的特点，本书构建了从基础理论到技术实现的全流程研究框架。其特色在于：
从特定任务到任务无关身份建模：逐步解决脑电识别对特定认知任务的依赖，提出多任务、跨任务建模策略，提升模型在开放任务场景中的适用性与泛化性。
从单时段到跨时段身份建模：系统分析不同采集时间所引发的脑电信号分布漂移问题，构建跨时段稳定的解码框架，显著提高模型在实际部署中的可迁移性。
涵盖自发与诱发脑电的主流范式：结合诱发脑电（如SSVEP、RSVP）与自发脑电（如静息态、运动想象等）进行方法验证与泛化研究，适用于多种脑-机接口典型场景。
创新模型设计：借助信号处理与深度学习技术，提出多种用于身份解码的先进算法，包括相位同步与脑网络、矩阵低秩分解、多尺度图神经网络、对抗式特征解耦、张量网络等。
工程实用导向：完整流程涵盖脑电数据采集、信号预处理、特征学习、跨域评估与验证，贴近高安全性、可部署的实际应用场景，如金融、军事、个性化医疗与智能设备等。
🌍立即获取与阅读：
📖书名：《Brain Fingerprint Identification》
👤作者：Wanzeng Kong, Xuanyu Jin
📚出版社：Springer Nature
📎访问地址：https://doi.org/10.1007/978-981-96-4512-1
作者介绍：
孔万增，博士，杭州电子科技大学二级教授、博士生导师，全省(浙江)脑机协同智能技术及应用重点实验室主任，入选2023、2024年度全球前2%顶尖科学家榜单，谷歌学术引用超5100次，省万人计划科技创新领军人才。长期从事脑机接口、脑机协同智能领域研究。
金宣妤，博士，杭州电子科技大学助理研究员，从事脑机接口、脑纹识别等研究。
