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EAR
- 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优
EAR
- 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优
DSplit
- 本程序是完成人耳识别，把人耳划分为三部分，分别对三部分进行识别！识别图片是灰度图。-This procedure is the completion of the human ear to identify, to the human ear is divided into three parts, namely the identification of three parts! Recognition is a grayscale
LDA
- 线性判别分析（LDA）是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人耳识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人耳识别。文章对几种基于LDA的人耳识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Fisherears、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法 -Linear Discriminant Analys
ICA
- ICA源代码,用于人耳识别.自己编写,非常容易理解-ICA source code for the human ear identification. I have written, very easy to understand
fisherplot
- 运用fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别。-Use fisher method Lda PCA dimensionality reduction and feature extraction to identify the human ear.
EAR
- 轮廓识别的程序非常管用，可用于人体轮廓和人的耳朵识别-Contour identification procedure is very effective, and can be used to contour the body and ear recognition
mfccc
- MFCC参数很好的反映了人耳的听觉特性,所以在语音识别中我们也用到他,本代码是用matlab仿真了MFCC 参数的提取过程.-MFCC parameters well reflected the auditory characteristics of the human ear, so in speech recognition, we also used him, and this code is used matlab simula
recognitionsystem
- 详细介绍了新型人耳识别技术在vc下的算法-Described in detail the human ear to identify new technology in the algorithm vc
Ear
- IEEE上关于人耳识别的论文：基于二维图像的人耳识别-Ear Recognition based on 2D Images
ear2
- 国际会议上的关于人耳图像识别的论文：Multi-view Ear Recognition Based on B-Spline Pose Manifold Construction -Multi-view Ear Recognition Based on B-Spline Pose Manifold Construction
ear3
- 国际会议上的关于人耳图像识别的论文： 改进的局部线性嵌入多姿态耳识别方法-MULTI-POSE EAR RECOGNITION BASED ON IMPROVED LOCALLY LINEAR EMBEDDING
ear4
- ImagesIEEE上的论文有关图像处理的论文：走向快速3D耳识别现实生活中的应用生物识别技术 -TOWARDS FAST 3D EAR RECOGNITION FOR REAL-LIFE BIOMETRIC APPLICATIONS
ear5
- IEEE上关于人耳图像识别的论文：使用改进的非负矩阵分解的人耳识别-Ear Recognition using Improved Non-Negative Matrix Factorization
ear6
- IEEE上关于人耳图像识别的论文：基于多Agent的脸和耳朵融合识别-FACE AND EAR FUSION RECOGNITION BASED ON MULTI-AGENT
ear
- 基于pic的臭氧清洗耳道的程序，其中涉及到数码管及继电器控制，很有借鉴作用-Pic of the ozone-based cleaning of the ear canal procedure, which involves the digital control and relay control, useful reference
EarRecog
- 人耳边缘检测的源程序，通过建立高斯金字塔确定人耳外轮廓，希望能对大家有帮助-Ear edge detection source, through the establishment of Gaussian pyramid outside the outline of the human ear to identify the hope that it can help you
Monotone_polygon_partition
- 给定一个单调多边形，基于割耳朵算法，我们可以将这个多边形三角剖分-given a monotone polygon,based on the ear-cutting method, we can get a triangle partition.
v2
- biometric ear recognition system
ear-recognition
- 基于主成分分析的人耳识别方法研究，使用方法为PCA，算法较为简单，易于编程-PCA-based ear recognition method, using the method for the PCA, algorithm is simple, easy to program