佐治亚大学的一项新研究可能很快就会让人们使用耳朵而不是面部或拇指指纹进入设备。

该研究的主要作者、佐治亚大学工程学院副教授ThirimachosBourlai说，耳朵是少数几个随着时间的推移保持相对不变的身体部位之一，这使其成为需要面部或指纹识别技术的有用替代品。根据这项新研究(取决于用于测试的数据集和模型)，Bourlai团队开发的耳朵识别系统可以正确验证个人身份，准确率高达99%。

耳朵对于一个人来说是独一无二的，就像指纹一样。研究人员说，即使是同卵双胞胎的耳朵也有差异。一个好处是耳朵不会像人的脸一样老化，除了耳垂，它会随着时间的推移而下降。

耳朵识别软件的工作原理与人脸识别类似。当一个人拿到一部新手机时，他们必须注册他们的指纹或面部，以便手机识别他们。新设备通常需要用户将手指反复放在传感器上才能获得指纹的完整“照片”。人脸识别技术依赖于用户在相机前以特定方式移动他们的脸，以便设备有效地捕捉他们的面部特征。Bourlai提出的耳朵识别算法的工作原理相同。

“手机会捕捉一个人身份的多个样本，这些图像会暂时保存在你的设备中，”布尔莱说。“就像你必须使用活体指纹解锁你的手机并将其与你注册的指纹进行比较一样，你必须使用活生生的耳朵来解锁它。

“这实际上不是第一次将耳朵识别用于安全性，”布尔莱说。“有许多独特的方法可以利用其他传统方式识别个人，例如通过他们的面部、指纹和虹膜。耳朵识别只是另一种令人兴奋的方式，由于它的好处，我们需要开始更多地讨论它，尽管自我捕捉耳朵图像存在可以理解的挑战。”

全新耳朵识别技术准确率高达97.25%

在设置生物识别设备时，该算法会获取一个人身份的多个样本，例如面部图像或指纹，并将它们记录到设备中。当您使用生物识别技术解锁您的设备时，它会采集实时样本以将其与设备上的日志进行比较，例如您的面部照片或在本例中为您的耳朵照片。

Bourlai的软件使用耳朵识别算法来评估耳朵扫描并确定它们是否适合自动匹配。他使用各种耳朵姿势的各种耳朵数据集来测试软件。

布尔莱使用两个不同的现有耳朵图像数据集测试了他的算法。在一个数据集中，与之前的耳朵识别软件相比，系统性能从58.72%提高到97.25%，而在另一个数据集中，与基线方法相比，性能从45.8%提高到75.11%。

为了确保系统即使在处理繁忙的图像时也能正常工作，布尔莱和他的团队评估了几个模型，使用受图像噪声因素影响的耳朵图像，包括模糊度、亮度和对比度的变化。

布尔莱说，耳朵识别软件可用于增强现有的安全系统，例如世界各地机场使用的安全系统，以及基于摄像头的安全系统。他的团队还计划增强他们提出的耳朵识别算法，使其能够很好地处理热图像，并考虑到较暗的环境，在这些环境中，使用传统相机可能难以捕捉到清晰的可见波段图像。

布尔莱是佐治亚大学Driftmier工程中心多光谱图像实验室的创始人和主任。他的实验室专门研究生物识别学，并广泛研究了多光谱成像传感器的使用，包括热成像。