用人耳識別造句子，“人耳識別”造句

一個完整的人耳識別系統主要包括以下幾個部分：圖像讀取、人耳檢測、特徵提取和識別。

人耳的角度變化和遮擋是人耳識別中的難點問題，SIFT局部描述算子具有對圖像尺度縮放、平移、旋轉等的不變*，因此提出利用SIFT特徵的人耳識別算法。

人耳識別技術作為一種新的研究在生物特徵識別領域提出一種新思路。

本文提出了一種基於灰度曲面匹配的人耳識別方法。

目前，在國內和國外，人耳識別尚處於起步階段，一些基礎*問題還沒有得到解決。

人耳識別技術是一種新的生物特徵鑑別技術，以其獨特的應用方向和優勢已經引起了研究者越來越多的注意。

比較了三種用於人耳識別的局部表徵方法的識別準確率。

目前關於人耳識別的研究多關注於特徵的提取。

在人耳識別的最後部分嘗試探索使用在小樣本識別中具有很大優勢的支持向量機方法。

雖然關於人耳識別的算法已有不少，但是利用最佳邊緣信息進行人耳識還是一個未深入研究的方向

人耳識別是一種新的生物特徵識別技術，目前，研究尚處於起步階段，有關的理論和方法還很不完善。

人耳圖像的去噪是人耳識別過程中的一個重要步驟。

人耳識別作為生物識別一個新的研究方向，由於其獨特的生理特徵越來越受到更多人的關注。

雖然關於人耳識別的算法已有不少，但是利用最佳邊緣信息進行人耳識還是一個未深入研究的方向。

最初的人耳識別研究主要集中在人耳特徵的提取及識別領域，對人耳檢測尚未有深入的研究。

人耳圖像的歸一化在人耳識別中具有相當重要的意義，為後續的工作提供了前提。

隨着人耳識別研究的深入，人耳檢測作為人耳識別系統中關鍵的一步也開始引起人們的重視。

提出了一種基於PIDC和二叉決策樹s VM的人耳識別方法。

人耳識別可以作為其他生物識別技術的有益補充，也可以單獨應用於一些個體識別場合。

人耳識別作為新的生物特徵識別技術，首先要解決作為基礎的邊緣檢測和特徵提取等圖像處理方面的問題。

在實際的人耳識別系統中，人耳的準確定位是影響識別率的一個重要因素。