人耳识别新方法：SIFT特征与几何特征融合

"尺度不变特征与几何特征融合的人耳识别方法" 本文主要探讨了一种结合尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）和几何特征的人耳识别方法，旨在提高人耳识别的准确性和鲁棒性。在人耳识别领域，特征提取和表达是关键。SIFT算法是一种经典的局部点特征提取技术，它在不同尺度空间中寻找极值点，以创建对图像缩放、旋转、光照变化和一定程度的形变具有不变性的特征向量。 在人耳识别的应用中，研究者利用SIFT技术提取外耳图像的结构特征点，这些特征点能够形成稳定的特征描述子。然而，单一的SIFT特征可能会导致同一图像中有多个相似的局部描述子，这可能会影响识别的准确性。为了解决这个问题，作者提出在SIFT特征描述子中融入耳廓的几何特征。这样的融合使得特征更加独特，减少了特征匹配的不确定性。 在计算两幅图像的相似性时，文章采用了特征向量的欧氏距离作为度量标准。实验在特定的耳图像库上进行，结果显示，这种方法能够有效提取人耳特征，并且只需要少量特征就能实现高识别率。此外，该方法对于耳图像的刚体变化（如位置、角度的微小调整）具有较强的稳健性，这意味着它在实际应用中更具实用性。 该研究结合了SIFT的尺度不变性和几何特征的独特性，为提高人耳识别的效率和准确性提供了一个创新的方法。这种方法的潜力在于其在各种条件下都能保持稳定性能，对于生物识别技术特别是人耳识别领域具有重要的理论和实践价值。关键词包括模式识别、人耳识别、尺度不变特征、几何特征以及特征融合，这些都反映了研究的核心内容和技术手段。