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基于人耳生物特征的身份识别的中期报告
身份识别是安全领域的一个重要问题，传统身份识别方法主要依赖于证件、口令、指纹等信息识别个体的身份。然而这些传统身份识别方法可能会存在一些问题，如证件、口令等信息容易被冒用、泄露，指纹等生物特征不易于长期维护和更新。
因此，基于人耳生物特征的身份识别成为了近年来研究的热点。人耳形态各异，且不受环境条件的影响，因此具有较高的辨识度和准确率。
在此基础上，我们通过对人耳的形态特征进行图像采集、分析和处理，提取出一系列有效特征，如耳轮、耳垂等，并通过机器学习算法进行训练和优化，使得识别系统具备良好的识别准确性和稳定性。
在目前的研究中，我们已经完成了人耳的图像采集和处理，并对人耳的特征点进行了划分和标定。同时，我们也建立了基于深度学习的神经网络模型，并进行了训练和优化。
接下来，我们将进一步探究人耳生物特征的识别方法，通过分析和研究不同机器学习算法的优缺点，进一步提高识别率和准确度，并对系统进行优化和调整。同时，我们还将考虑如何将该技术应用到实际场景中，如门禁系统、考勤系统等，以便更好地为人们的生活和工作服务。