人耳识别技术：图像归一化与长轴标记法

"人耳识别图像的识别及归一化技术是生物识别领域的一个重要分支，尤其在安全和法律领域有显著的应用价值。本文详细探讨了人耳识别系统中的图像处理技术，特别是图像归一化的策略，以提高识别的精度和效率。作者高淑欣和穆志纯来自北京科技大学信息工程学院，他们的研究得到了国家自然科学基金的支持。 文章指出，人耳识别系统的关键步骤之一是图像的自动归一化，这是为了确保特征提取的有效性和合理性。他们提出了一种创新的外耳长轴标记方法，这种方法利用外耳的长轴作为基准，将不同大小和方向的人耳图像统一到一个标准尺度和角度，从而减少因个体差异造成的识别难度。 在实现这一方法的过程中，研究人员采用了主动形状模型(Active Shape Model, ASM)来自动搜索和匹配人耳的轮廓。通过对ASM算法的改进，他们调整了模型的初始位置，使其能更快、更准确地找到耳廓的边缘，优化了归一化过程。实验结果显示，改进后的ASM算法在收敛速度和定位精度上都有显著提升。 此外，所提出的归一化方法成功地将人耳图像标准化，为后续的特征识别提供了稳定的基础。这不仅提高了识别的准确性，也增强了系统的鲁棒性，使得人耳识别技术在实际应用中更具可靠性。 人耳识别中的图像归一化是一个关键的技术环节，通过有效的归一化策略，可以克服人耳形状的多样性，提高整体识别系统的性能。这一研究对于推动人耳识别技术的发展，尤其是在刑侦、身份验证等领域具有重要的理论和实践意义。"