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人耳图像质量评估与人耳识别原型系统搭建的中期报告
本次中期报告主要内容分为两部分，分别是人耳图像质量评估和人耳识别原型系统搭建。
一、人耳图像质量评估
目前，我们已经完成了对人耳图像质量评估的初步研究。具体来说，我们首先收集了大量的耳部图像数据，并且对这些图像数据进行了初步处理和筛选。接着，我们利用一系列图像质量评价指标对这些图像数据进行了质量评估，包括清晰度、亮度、对比度、噪声等方面。
在初步研究的基础上，我们正在进一步地探索如何利用机器学习算法来对人耳图像进行质量评估。我们计划构建一个人耳图像质量评估的深度学习模型，通过对大量的标注数据进行训练，实现自动化的人耳图像质量评估。这项工作仍在进行中，我们将继续深入研究并不断完善和优化模型。
二、人耳识别原型系统搭建
目前，我们已经完成了人耳识别原型系统的搭建。该系统可以实现对人耳图像的识别和匹配，具有较高的准确率和鲁棒性。下一步，我们将进一步完善人耳识别系统，并探索如何将其应用于实际场景中，比如安防领域、智能门禁系统等。
研究工作还需要进一步的完善和优化，我们将继续深入研究并不断完善和优化人耳图像质量评估和人耳识别原型系统，以期取得更好的效果和更广泛的应用。