本科毕设——基于SIFT和OIFT的人耳识别系统

简介：
本课题旨在设计并实现一个高效准确的人耳识别系统。利用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）与OIFT（Orientation-Invariant Feature Transform）算法，增强人耳图像的特征提取能力，从而提高生物认证的安全性和便捷性。该研究对于提升个人身份验证系统的精度具有重要参考价值。 人耳识别技术是一种新兴的生物特征识别方法，因其独特的生理结构、位置以及对外界环境变化和内心活动影响较小的特点而备受研究者关注。本段落主要探讨了人耳图像特征提取的技术问题，这是整个识别过程的关键环节之一。具体来说，我们的工作集中在如何有效提取局部特性和几何特性，并将这些信息应用于实际的人耳识别任务中。主要内容包括：1) 由于人耳图像包含大量相似纹理，在直接使用SIFT描述子进行匹配时容易产生误配现象，因此我们提出了一种结合全局上下文信息的改进型SIFT方法来提高特征点匹配的准确性。这种方法不仅保留了原始SIFT的优点，还通过引入额外的信息提高了其在复杂背景下的表现力和稳定性。