人耳识别造句

随着人耳识别研究的深入，人耳检测作为人耳识别系统中关键的一步也开始引起人们的重视。

最初的人耳识别研究主要集中在人耳特征的提取及识别领域，对人耳检测尚未有深入的研究。

比较了三种用于人耳识别的局部表征方法的识别准确率。

人耳图像的去噪是人耳识别过程中的一个重要步骤。

在实际的人耳识别系统中，人耳的准确定位是影响识别率的一个重要因素。

一个完整的人耳识别系统主要包括以下几个部分：图像读取、人耳检测、特征提取和识别。

目前关于人耳识别的研究多关注于特征的提取。

人耳识别可以作为其他生物识别技术的有益补充，也可以单独应用于一些个体识别场合。

人耳的角度变化和遮挡是人耳识别中的难点问题，SIFT局部描述算子具有对图像尺度缩放、平移、旋转等的不变*，因此提出利用SIFT特征的人耳识别算法。

人耳识别作为生物识别一个新的研究方向，由于其独特的生理特征越来越受到更多人的关注。

在人耳识别的最后部分尝试探索使用在小样本识别中具有很大优势的支持向量机方法。

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路。

人耳图像的归一化在人耳识别中具有相当重要的意义，为后续的工作提供了前提。

提出了一种基于PIDC和二叉决策树s VM的人耳识别方法。

本文提出了一种基于灰度曲面匹配的人耳识别方法。

虽然关于人耳识别的算法已有不少，但是利用最佳边缘信息进行人耳识还是一个未深入研究的方向

虽然关于人耳识别的算法已有不少，但是利用最佳边缘信息进行人耳识还是一个未深入研究的方向。

目前，在国内和国外，人耳识别尚处于起步阶段，一些基础*问题还没有得到解决。

人耳识别作为新的生物特征识别技术，首先要解决作为基础的边缘检测和特征提取等图像处理方面的问题。

人耳识别是一种新的生物特征识别技术，目前，研究尚处于起步阶段，有关的理论和方法还很不完善。

人耳识别技术是一种新的生物特征鉴别技术，以其独特的应用方向和优势已经引起了研究者越来越多的注意。