Ear recognition can be described as a revived scientific field. Ear biometrics were long believed to not be accurate enough and held a secondary place in scientific research, being seen as only complementary to other types of biometrics, due to difficulties in measuring correctly the ear characteristics and the potential occlusion of the ear by hair, clothes and ear jewellery. However, recent research has reinstated them as a vivid research field, after having addressed these problems and proven that ear biometrics can provide really accurate identification and verification results. Several 2D and 3D imaging techniques, as well as acoustical techniques using sound emission and reflection, have been developed and studied for ear recognition, while there have also been significant advances towards a fully automated recognition of the ear. Furthermore, ear biometrics have been proven to be mostly non-invasive, adequately permanent and accurate, and hard to spoof and counterfeit. Moreover, different ear recognition techniques have proven to be as effective as face recognition ones, thus providing the opportunity for ear recognition to be used in identification and verification applications. Finally, even though some issues still remain open and require further research, the scientific field of ear biometrics has proven to be not only viable, but really thriving.


翻译:长期以来,耳目生物鉴别技术被认为不够准确,在科学研究中占据次要位置,仅被视为对其他类型的生物鉴别技术的补充,因为很难正确测量耳耳特征,而且耳朵可能被头发、衣服和耳首首封住;然而,最近的研究在解决这些问题并证明耳目生物鉴别技术能够提供真正准确的识别和核查结果后,已将其恢复为生动的研究领域; 已经开发并研究了若干2D和3D成像技术,以及使用可靠排放和反射的声学技术,以利耳目识别,同时在完全自动识别耳目方面也取得了显著进展; 此外,经证明耳目生物鉴别技术大多没有侵入性,足够持久和准确,而且难以涂抹和伪造; 此外,不同的耳目识别技术已证明与表面识别技术一样有效,因此有机会在识别和核查应用中使用耳目识别。 最后,尽管有些问题仍然开放,需要进一步研究,但耳科生物鉴别技术的科学领域已证明不仅可行,而且确实生机勃勃勃。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
160+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
数据共享第一弹! 141个行为动作数据库来了
中国图象图形学报
5+阅读 · 2020年6月15日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
简评 | Video Action Recognition 的近期进展
极市平台
20+阅读 · 2019年4月21日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Deep Face Recognition: A Survey
Arxiv
18+阅读 · 2019年2月12日
Arxiv
3+阅读 · 2017年11月12日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
160+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
数据共享第一弹! 141个行为动作数据库来了
中国图象图形学报
5+阅读 · 2020年6月15日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
简评 | Video Action Recognition 的近期进展
极市平台
20+阅读 · 2019年4月21日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员