【摘 要】
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近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果,广泛应用在生物特征识别领域。生物特征识别指的是通过计算机利用人体固有的生理特征（人脸、指纹、虹膜、DNA等）或行为特征（步态、动作习惯等）进行个人身份识别的方法和技术,现已广泛地应用在我们日常生活中,成为生活中不可或缺的一部分。据科学研究表明,人类的耳朵结构特征是唯一的,不会被轻易改变,且具有生物特征的基本属性。因此,在Tensor Flow深度学习
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近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果,广泛应用在生物特征识别领域。生物特征识别指的是通过计算机利用人体固有的生理特征（人脸、指纹、虹膜、DNA等）或行为特征（步态、动作习惯等）进行个人身份识别的方法和技术,现已广泛地应用在我们日常生活中,成为生活中不可或缺的一部分。据科学研究表明,人类的耳朵结构特征是唯一的,不会被轻易改变,且具有生物特征的基本属性。因此,在Tensor Flow深度学习框架下,搭建人耳识别网络模型,用于人耳图像识别,设计了人耳识别仿真系统。主要研究内容包括:（1）设计一个基于SSD＿Mobile Net＿v1的人耳识别网络模型。该方法将SSD（Single Shot Multi Box Detector）网络与轻量级Mobile Net＿v1网络进行结合,构建成一个新的SSD＿Mobile Net＿v1网络模型,并用于人耳图像识别。仿真实验结果表明,该模型对较大人耳图像目标的识别准确率达99%以上,但对较小人耳图像目标的识别准确率平均只有70%以上。（2）针对SSD＿Mobile Net＿v1网络模型对较小人耳图像目标的识别准确率较低的问题,对该网络模型进行了改进和优化。其一:通过在SSD＿Mobile Net＿v1网络的Conv2d＿5＿pw、Conv2d＿11＿pw、Conv2d＿13＿pw中添加FPN网络进行特征融合,在人耳特征提取方面可以提取到更加丰富的信息,从而提高人耳图像的识别准确率。其二:通过对训练集中的人耳图像样本数据进行分析,采用K-means聚类算法得出人耳图像目标的真实框宽高比,设计出一组合理的锚点框宽高比。通过对改进的SSD＿Mobile Net＿v1网络模型进行人耳识别仿真研究,结果表明该方法可以提高较小人耳图像目标的识别准确率达98%以上,验证了该方法的可行性和有效性。（3）设计了一个人耳识别系统,该系统采用模块化设计,主要包括应用层、系统层和模型层。采用Py Qt技术进行人耳识别系统GUI界面的开发,利用测试集中的样本数据,对优化前后的SSD＿Mobile Net＿v1的人耳识别网络模型进行测试,结果显示本系统在RTX2060显卡条件下平均推理速度约为15FPS。能够满足人耳识别系统的实时性要求,具有一定的实际应用价值。
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