【摘 要】
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人耳特征具有良好的唯一性与稳定性等特点，近年来被广泛应用于身份识别领域。针对人耳采集易受头发、耳饰等物品遮挡问题，本文提出了一种基于ERNet的人耳识别方法。该方法在IResNet网络的基础上，引入改进的SE模块，通过融合最大池化与均值池化的统计特性，增强身份相关特征的表示，抑制非相关特征的影响，以此解决在非受控环境下由于遮挡原因造成的识别困难问题。大量实验结果表明，相比较于原网络，改进后的方法识
【基金项目】
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国家自然科学基金（61673316）； 陕西省教育厅项目（16JK1697）； 陕西省重点研发计划项目（2017GY-071）； 陕西省技术创新引导项目（2017XT-005）； 咸阳市科技计划项目（2017K01-25-3）；
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人耳特征具有良好的唯一性与稳定性等特点，近年来被广泛应用于身份识别领域。针对人耳采集易受头发、耳饰等物品遮挡问题，本文提出了一种基于ERNet的人耳识别方法。该方法在IResNet网络的基础上，引入改进的SE模块，通过融合最大池化与均值池化的统计特性，增强身份相关特征的表示，抑制非相关特征的影响，以此解决在非受控环境下由于遮挡原因造成的识别困难问题。大量实验结果表明，相比较于原网络，改进后的方法识别性能提高较为明显。在同等遮挡条件下，本文所提出的模型具有较好的鲁棒性能。
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