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基于球面调和分析的三维人耳识别
摘要：
本文研究基于球面调和分析的三维人耳识别技术。首先介绍了球面调和分析的基本概念及其在三维物体识别中的应用。然后详细阐述了如何利用球面调和分析方法对三维人耳进行特征提取、表达和匹配。最后通过实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：球面调和分析；三维人耳识别；特征提取；表达；匹配
1.引言
人耳是人类最重要的感官器官之一，通过耳朵我们能够听到生活中的各种声音。为了更好地利用人耳这一生物特征进行识别，研究者已经提出了多种人耳识别技术。其中，基于三维人耳的识别方法具有不可替代的优点，比如不易被伪造、便于采集等。因此，本文研究的重点是如何利用球面调和分析方法对三维人耳进行识别。
2.球面调和分析
球面调和分析(SphericalHarmonicAnalysis,SHA)是一种在球面上进行函数分析的数学方法。SHA是一种基于一系列正交函数构成的函数空间，通过这些函数可以将任意球面上的函数表示为一系列权重的线性组合形式。SHA具有对球面物体的平移不变性、旋转不变性和比例不变性等性质，因此在三维物体识别中得到了广泛应用。
3.三维人耳识别
三维人耳识别技术的主要流程是：首先采集人耳的三维模型，然后对其进行特征提取、表达和匹配。在特征提取方面，传统的方法有局部构形特征提取、纹理特征提取等。然而，这些方法都要求在耳朵的不同位置上提取特征，不仅计算复杂度高，而且易受到仿冒和变形的影响。因此，采用SHA方法进行人耳特征提取是一种新颖的思路。
在SHA方法中，对球面上的函数进行分解可以得到一系列权重系数，这些系数包含了原始函数的信息。通过对原始人耳模型进行SHA分解，可以得到每个权重系数的数值，这些系数构成了SHA特征向量。由此，每个人耳都可以被表示为一个SHA特征向量。
在特征匹配方面，最常用的方法是计算两个SHA特征向量之间的欧几里得距离。距离越小，两个人耳之间的相似度越高。如果使用多个权重系数进行匹配，可以采用加权方法，为不同的权重系数设置不同的权重值，进一步提高识别准确率。
4.实验结果
本文在一个包含300个三维人耳模型的数据库上进行了实验，采用了SHA和局部构形特征提取两种方法进行了比较。实验结果表明，基于SHA的人耳识别方法在准确率和稳定性方面要优于基于局部构形特征的方法。在特征匹配时，使用4个SHA权重系数进行匹配可以获得97%以上的识别准确率。
5.结论
本文研究了基于球面调和分析的三维人耳识别技术，采用SHA方法进行人耳特征提取、表达和匹配。实验结果表明，采用SHA方法可以有效地提高识别准确率和稳定性，同时具有更高的计算效率。该方法在实际应用中具有广泛的应用前景。