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基于外耳结构的人耳特征提取研究的中期报告
本研究旨在利用机器学习技术，通过对人耳外部结构的特征提取，实现个体的识别和辨认。在该研究中，我们采用了以下步骤：
1.数据采集：我们在实验室中采集了50名受试者的耳部照片，包括正面和侧面照片。每张照片都包含了人耳的外部结构。
2.预处理：首先，我们使用了相机校准技术，以确保所有照片具有相同的角度和标准化的大小。接着，我们使用了图像增强技术，以增强照片的对比度和亮度，以便更容易区分每个受试者的个性化特征。
3.特征提取：我们使用了计算机视觉的技术，来自动提取每个用户的个性化特征。我们采用了基于形状、颜色和纹理的特征提取方法，以提取每个受试者的唯一特征。
4.建模和分类：我们使用了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NaïveBayes）和决策树（DecisionTree）等，来训练模型，并将其用于个体辨认和识别任务。
目前，我们已完成了数据采集和预处理阶段，并正在进行特征提取和建模分类的阶段。在后续的研究中，我们计划使用更多的算法和技术，来提高个体识别和辨认的准确度。