人耳识别是近年来新兴起的一种生物特征识别技术，然而姿态问题一直是其难点问题之一，针对此问题提出了一种基于基空间转换的新方法．首先，利用主元分析和核主元分析方法得到姿态人耳图像和正侧面人耳图像的基空间，通过计算两种基空间之间的线性转换关系求出姿态转换矩阵，然后将待测的姿态人耳图像特征集利用基空间姿态转换矩阵转变成正侧面人耳图像特征集，最后用支持向量机进行分类识别．实验结果表明，该方法与没有经过姿态转换的方法相比，识别率显著提高．
基于模糊保险箱的人耳生物特征模板保护方法 - 中南大学学报（自然科学版、英文版） 关键字: 生物特征模板保护；人耳识别；模糊保险箱[gap=1309]Key words: biometrics template encryption; ear recognition; fuzzy vault
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Ear detection is the first step of an ear recognition system.
人耳检测是人耳识别系统的第一个环节。
参考来源 - 基于改进AdaBoost算法的人耳检测与跟踪 in CEar image denoising plays an important role in ear recognition system.
人耳图像的去噪是人耳识别过程中的一个重要步骤。
参考来源 - 基于外耳轮廓的人耳识别方法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
比较了三种用于人耳识别的局部表征方法的识别准确率。
Three different localized representation methods to face recognition are compared in terms of recognition accuracy.
人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路。
Research of ear recognition technology creates a new way in the field of biometrics recognition.
人耳图像的归一化在人耳识别中具有相当重要的意义，为后续的工作提供了前提。
Normalization of ear image has a very important significance in ear recognition, and provides precondition for later work.
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