基于二维图像的三维人耳识别方法

三维人耳识别是近年来国际上生物特征识别领域的一个新的研究热点，2007年以来，仅国际权威期刊PAMI就先后出现3篇三维人耳识别的文章。本项目致力于研究基于二维图像的三维人耳识别方法。首先，针对人耳独特的生理特征，研究如何利用二维图像鲁棒地获取具有一定精度保证的三维人耳数据；在此基础之上，通过分析三维人耳数据中蕴含的特征不变性原理，研究三维人耳结构特征描述子的构造方法和三维纹理特征的表征方法；研究基于模型匹配的三维人耳识别方法和2D+3D人耳融合识别策略，形成鲁棒三维人耳识别的应用理论及方法，以期较好地克服二维人耳识别方法中的姿态变化等问题，解决目前三维人耳识别研究中利用激光扫描仪获取数据所带来的应用困难，以及已有三维人耳识别理论和方法的局限。本项目研究的基于二维图像的三维人耳识别方法在国内外尚处于起步阶段，其研究进展将丰富生物特征识别领域的理论和方法。

人耳识别经过多年的研究，仍然面临着姿态鲁棒性问题。人耳作为三维物体，具有丰富的立体结构特征，利用这些信息有望更好的进行姿态变化情况下的识别。大多数的三维人耳识别工作是基于激光扫描三维数据的，但是，激光扫描装置不够灵活的采集方式和扫描过程中诸多的限制条件，使其较难应用于非打扰式的远距离身份识别。. 本项目致力于研究基于二维图像的三维人耳识别方法，利用摄像机获取的二维图像恢复三维人耳信息并进行相应的二维三维识别方法的研究。项目通过对人耳图像特征点的自动提取与鲁棒匹配、基于二维图像的三维人耳重建技术、基于模型匹配的快速三维人耳识别方法、人耳三维结构特征描述子的构造与三维纹理特征的表征以及二维和三维人耳信息融合识别方法等的研究，初步形成了一套基于二维图像的三维人耳识别应用方法和相应理论。. 项目中，发表或已录用论文22篇，被SCI、EI检索17篇，发表在Pattern Recognition Letters，自动化学报等学术期刊和会议。. 我们的工作在相关研究领域中已形成一定的学术影响。近年来，国际上最有影响的人耳识别综述文章都多次引用了我们的工作。ACM Computing Surveys（2010年影响因子7.806）期刊和国际生物识别知名学者Arun Ross, Mark Nixon等人发表的3篇综述文章中引用我们的论文达30余次，认为我们所提出的方法“appears to be very promising for surveillance applications”；而评价我们所建立的人耳图像库 “Currently available databases only consist of less than 10 000 ear images. The only exception is the USTB IV collection. ”。截止目前，USTB人耳图像库已提供给国内外130余家大学和研究机构使用，成为人耳识别研究领域中最有影响的数据库之一。我们所发表的人耳识别的学术论文，已被他人引用150余次。. 在项目执行期中，我们撰写了《生物特征识别技术——人耳自动识别》一书，并得到“中国科学院科学出版基金”的资助，已由科学出版社出版。. 此外，获得2项国家发明专利，申请发明专利1项；培养博士生4名，硕士生16名。