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人耳及人脸融合的多模态身份识别的中期报告
本研究的主要目的是研究基于人耳和人脸融合的多模态身份识别方法。本文通过对现有文献进行归纳和总结，提出了一种新的多模态身份识别方法，该方法应用了人耳和人脸特征的结合，同时对两者进行多样性融合，提高了识别性能。
在本文中，我们首先介绍了身份识别的相关知识以及现有的身份识别方法和相关技术，详述了人耳和人脸作为身份识别特征的研究现状。然后介绍了本研究的理论基础和主要内容，包括人耳和人脸识别特征的提取和融合，以及多模态身份识别算法的设计思路和流程。
接下来，我们详细介绍了人耳和人脸特征的提取方法，以及如何将两者进行多样性融合。我们提出了一种新的特征融合方法——基于稀疏编码的特征融合方法，该方法能够将人耳和人脸的特征结合起来，并通过对每个特征进行编码和加权来实现特征融合。
最后，我们介绍了本研究的实验结果和分析，我们将所提出的多模态身份识别方法与多种现有的身份识别方法进行了比较，结果表明，所提出的方法在多模态身份识别方面具有较高的准确度和精度，并能够有效地提高身份识别的性能。
未来的研究方向是进一步探索不同特征的融合方法，如声音、姿势等多模态特征的融合，以及应用深度学习等技术实现更精确的身份识别。