Advancing Ear Biometrics: Enhancing Accuracy and Robustness through Deep Learning

生物识别是一种可靠的验证个体身份的方法，基于其独特的生理或行为特征，提供了一种安全的替代传统密码或PIN的方法。本研究专注于耳部生物识别，利用其独特的特征提高准确性、可靠性和可用性。尽管过去的研究通常研究面部识别和指纹分析，但我们的研究证明了耳部生物特征在克服面部表情和光照条件等限制方面的有效性。我们使用了两个数据集：AMI（100个个体的700张图像）和EarNV1.0（164个个体的28,412张图像）。为了提高耳部生物识别系统的准确性和鲁棒性，我们应用了各种技术，包括数据预处理和增强。我们的模型在AMI数据集上实现了99.35%的测试准确率，在EarNV1.0数据集上实现了98.1%的测试准确率，展示了我们的方法在基于耳部生物特征精确识别个体方面的有效性。

本论文旨在研究利用耳朵生物识别技术来提高个体识别的准确性、可靠性和易用性。相比传统的密码或PIN码，利用生物特征的方法更加安全可靠。同时，本研究试图解决面部表情和光照条件变化等因素对于面部识别和指纹分析等方法的限制。

本论文的关键思路是利用耳朵的特征进行个体识别，通过数据预处理和增强等技术手段来提高模型的准确性和鲁棒性。

本研究使用了两个数据集：AMI数据集和EarNV1.0数据集。实验结果表明，本研究的方法在AMI数据集上的测试准确率为99.35%，在EarNV1.0数据集上的测试准确率为98.1%。本论文的研究成果为个体识别提供了一种新的思路和方法。

与本论文相关的研究包括面部识别和指纹分析等方法在个体识别中的应用。此外，还有一些研究探讨了其他生物特征在个体识别中的应用，如虹膜识别和声纹识别等。相关论文包括《Face recognition using deep learning: An overview》和《Fingerprint recognition using deep learning》等。