人耳识别

作品数：150被引量：310H指数：10
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融合注意力机制与残差网络的人耳识别方法被引量：1
《光电子．激光》2023年第4期378-386,共9页曹淑欣 许学斌 路龙宾 刘晨光 
国家自然科学基金(61673316);陕西省教育厅项目(16JK1697);陕西省重点研发计划项目(2017GY-071);陕西省技术创新引导项目(2017XT-005);咸阳市科技计划项目(2017K01-25-3);西安邮电大学研究生创新基金(CXJJLY202003)资助项目。
人耳特征具有良好的唯一性与稳定性等特点,近年来被广泛应用于身份识别领域。针对人耳采集易受头发、耳饰等物品遮挡问题,本文提出了一种基于ERNet的人耳识别方法。该方法在IResNet网络的基础上,引入改进的SE模块,通过融合最大池化与均...
关键词：图像融合 注意力机制 卷积神经网络(CNN) 深度残差网络 人耳识别 
耳郭的法医学应用研究进展
《现代医药卫生》2022年第9期1519-1523,共5页周玲 雷建锋 蒋春月(综述) 徐冬冬(审校) 
川北医学院2021年度本科教学工程立项资助开放性实验项目(SY21-005);川北医学院2022年度开放性实验项目(SY22-042)。
人类耳郭具有复杂的三维结构,且终生保持相对恒定,具有个体差异性。耳郭在性别、种族、年龄与身高、个体识别及公共安全领域被广泛研究。耳印作为耳郭的平面特征呈现方式,一定程度上可以反映个体的耳郭特征,但其容易受到如按压力度、与...
关键词：耳郭 形态测量学 个体识别 耳纹 人耳识别 综述 
在消除噪声这件事上,植物有办法
《青少年科苑》2022年第4期16-19,共4页王贞虎 
由物体振动产生的声波,我们称之为声音,能被人耳识别的声音频率在20Hz-20000Hz之间。声音按照响度、音色、音调等不同,能产生千万种变化,给世界带来了无限的精彩。人们喜欢声音,它是温柔的、美妙的、悠扬的、欢快的。但人们同时也被声...
关键词：声音频率 消除噪声 人耳识别 
基于YOLOv3和RGBD的车内人耳识别与深度定位
《计算机与数字工程》2021年第10期2096-2101,共6页金银强 王岩松 张伟伟 王孝兰 
国家自然科学基金项目(编号:51675324)资助。
定位人耳空间深度坐标是车内主动降噪研究的关键环节。论文基于YOLOv3深度卷积网络的目标检测算法对乘员耳部进行检测,并结合RGBD多源视觉传感系统动态定位车内人耳深度坐标。首先,采集车内乘员侧面RGB图像作为人耳数据集,并在人耳区域...
关键词：主动降噪 深度卷积网络 YOLOv3 人耳检测 深度坐标定位 
融合Haar型局部特征的人耳识别算法被引量：3
《计算机工程与应用》2019年第18期127-131,共5页王育坚 高倩 谭卫雄 李深圳 
国家自然科学基金（No.61572077）
人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征...
关键词：人耳识别 HAAR特征 局部二值模式 梯度方向直方图 
基于深度学习算法的小样本人耳识别被引量：1
《计算机仿真》2018年第8期246-250,369,共6页李万相 田莹 
国家自然基金(72472081);辽宁省教育厅资助项目(L2014115)
虽然人耳识别取得很大进展,但在非控制条件下人耳识别容易受姿态变化和遮挡等因素的影响,仍存在很多问题;此外人耳识别实用系统往往难以获得待识别个体的多个样本。针对上述两点提出新的基于深度学习的小样本人耳识别方法。首先把人耳...
关键词：深度学习 卷积神经网络 支持向量机 人耳识别 
基于优化卷积神经网络的人耳识别被引量：2
《辽宁科技大学学报》2018年第4期299-307,共9页弭博雯 田莹 王诗宁 
校优秀人才项目(601009816)
为了提高人耳图像的识别率,本文提出了一种基于优化卷积神经网络的人耳识别算法。首先针对人耳识别问题设计一个基于卷积神经网络的深层网络结构,选取改进的激活函数PReLU,在最后的全连接层引入Dropout技术,防止网络过拟合,选择不依赖...
关键词：人耳识别 卷积神经网络 深度学习 
双馈风力发电机轴承振动加速度超差原因及对策分析
《风能》2018年第7期94-96,共3页张铭继 米兴社 
电机轴承异音是频率为20~20 kHz时可以被人耳识别的电机非正常声音,在电机试验及使用中电机轴承振动及异音一直是困扰电机制造及使用者的重大难题。轴承振动异音长期发生会造成电机轴承振动增大,大大缩短使用寿命,如果不及时调整或更换...
关键词：电机轴承 振动加速度 原因 超差 风力 双馈 轴承振动 人耳识别 
基于改进的SIFT算法的多模态识别
《中国科技信息》2018年第1期81-82,共2页耿子烨 高靖翔 鲍佳宁 
"北京市大学生科学研究与创业行动计划(项目编号XN024–100)";"北京市教委科技计划项目(项目编号SQKM201810009005)"资助
本文针对单一模式识别的局限性,提出基于人耳、人脸的多模态识别,并应用PCA改进的SIFT算法对人脸、人耳进行特征提取,并在匹配层进行融合,有效提高了识别率。相较于传统的SIFT算法,改进的SIFT算法具有更强的稳定性和鲁棒性。随着信息技...
关键词：模态识别 SIFT 算法 模式识别 虹膜识别 特征提取 特征矩阵 人耳识别 归一化方法 特征维数 
基于特征融合与稀疏表示的人耳识别被引量：1
《计算机技术与发展》2017年第12期7-10,共4页张雅倩 曾卫明 石玉虎 
上海市科委计划重点项目(14590501700)
人耳识别是一种新兴的生物识别技术,具有较高的理论研究价值和市场应用前景,并随着图像处理、模式识别等领域的发展而逐步发展。在人耳识别中特征提取是生物特征识别技术的关键环节,对最终分类结果的准确性起着决定性作用。因此为了提...
关键词：人耳识别 模式识别 特征融合 稀疏表示 图像处理 
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