耳朵圖形識別演算法

1. 虹膜識別技術的發展歷程

追溯至19世紀80年代。1885年，ALPHONSEBERTILLON將利用生物特徵識別個體的思路應用在巴黎的刑事監獄中，當時所用的生物特徵包括：耳朵的大小、腳的長度、虹膜等。
1987年，眼科專家ARAN SAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜圖像進行自動虹膜識別的概念，到1991年，美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的JOHNSON實現了一個自動虹膜識別系統。
1993年，JOHNDAUGMAN實現了一個高性能的自動虹膜識別原型系統。今天，大部分的自動虹膜識別系統使用DAUGMAN核心演算法。
虹膜是位於眼睛黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，總體上呈現一種由里到外的放射狀結構，由相當復雜的纖維組織構成，包含有很多相互交錯的類似於斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等細節特徵，這些特徵在出生之前就以隨機組合的方式確定下來了，一旦形成終生不變。虹膜識別的准確性是各種生物識別中最高的。
·採集
從直徑11mm的虹膜上，Dr.Daugman的演算法用3.4個位元組的數據來代表每平方毫米的虹膜信息，這樣，一個虹膜約有266個量化特徵點，而一般的生物識別技術只有13個到60個特徵點。266個量化特徵點的虹膜識別演算法在眾多虹膜識別技術資料中都有講述，在演算法和人類眼部特徵允許的情況下，Dr. Daugman指出，通過他的演算法可獲得173個二進制自由度的獨立特徵點。在生物識別技術中，這個特徵點的數量是相當大的。
·演算法：
第一步是通過一個距離眼睛3英寸的精密相機來確定虹膜的位置。當相機對准眼睛後，演算法逐漸將焦距對准虹膜左右兩側，確定虹膜的外沿，這種水平方法受 到了眼瞼的阻礙。演算法同時將焦距對准虹膜的內沿（即瞳孔）並排除眼液和細微組織的影響。 單色相機利用可見光和紅外線，紅外線定位在700-900mm的范圍內（這是IR技術的低限，美國眼科學會在他們對macularcysts研究中使用同樣的范圍。） 在虹膜的上方，演算法通過二維Gabor子波的方法來細分和重組虹膜圖象，第一個細分的部分被稱為phasor，要理解二維gabor子波的原理需要很深的數學知識。
·精確度：
虹膜識別技術是精確度最高的生物識別技術，具體描述如下：兩個不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等錯率：1:1200000兩個不同的虹膜產生相同虹膜代碼的可能性是1:1052。
·錄入和識別：
虹膜的定位可在1秒鍾之內完成，產生虹膜代碼的時間也僅需1秒的時間，資料庫的檢索時間也相當快。處理器速度是大規模檢索的一個瓶頸，另外網路和硬 件設備的性能也制約著檢索的速度。由於虹膜識別技術採用的是單色成像技術，因此一些圖像很難把它從瞳孔的圖像中分離出來。但是虹膜識別技術所採用的演算法允許圖像質量在某種程度上有所變化。相同的虹膜所產生的虹膜代碼也有25%的變化，這聽起來好像是這一技術的致命弱點，但在識別過程中，這種虹膜代碼的變化只佔整個虹膜代碼的10%，它所佔代碼的比例是相當小的。

2. 虹膜識別的手機有哪些

目前有以下三款：

iphone8、富士通Arrows NX F-04G、三星Galaxy Note 7

3. 人耳識別的簡介

人耳識別作為一種新的生物特徵識別技術，其理論與應用研究在近兩年受到了國內外學者更多的關注。基於靜態圖像的人耳識別問題根據輸入圖像的不同可分為三類：基於二維圖像的人耳識別、基於3D的人耳識別和耳紋識別。

4. 人耳識別的研究

最具有代表性的早期研究是Alfred Iannarelli提出的基於12個測量段為特徵的「Iannarelli系統」。Moreno等使用人工神經網路方法提取人耳的復合特徵：即提取外耳特徵點，人耳圖像的耳形和褶皺信息以及人耳圖像的宏觀特徵。Burge和Burger使用分形輪廓進行人耳定位，使用Canny運算元提取邊緣，並構造邊緣曲線的Voronoi圖，然後提取相鄰曲線的關系來構造特徵向量。Hurley, Nixon和Carter使用力場轉換方法進行識別。利用勢能通道和勢能井的位置，就可以描述人耳的特徵。王忠禮使用高階不變矩陣提取人耳圖像的特徵進行識別。
加利福尼亞大學的Bir Bhanu和Hui Chen使用range感測器獲取的range人耳圖像帶有三維幾何形狀信息，使用local surface patches(LSP)來描述人耳，提出了基於3D圖像的人耳識別方法。當人耳擠壓在某種材料（如玻璃）上時會留下耳紋。同樣，耳紋也可以作為一種生物特徵。其應用主要集中在犯罪調查中。耳紋特徵通常在耳輪、對耳輪、耳屏、對耳屏處提取得到。文獻中探討了耳紋與耳朵擠壓到硬質材料時所施加壓力的關系以及該壓力的各種影響因素，並建立極坐標來提取由關鍵點和角度構成的特徵向量。但是，耳紋圖像的獲取相對困難，多適用於刑偵方面。

5. 怎樣使用OpenCV進行人臉識別

1.1.介紹Introction
從OpenCV2.4開始，加入了新的類FaceRecognizer，我們可以使用它便捷地進行人臉識別實驗。本文既介紹代碼使用，又介紹演算法原理。(他寫的源代碼，我們可以在OpenCV的opencv\moles\contrib\doc\facerec\src下找到，當然也可以在他的github中找到，如果你想研究源碼，自然可以去看看，不復雜)

目前支持的演算法有
Eigenfaces特徵臉createEigenFaceRecognizer()
Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()
LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方圖 createLBPHFaceRecognizer()
下面所有的例子中的代碼在OpenCV安裝目錄下的samples/cpp下面都能找到，所有的代碼商用或者學習都是免費的。

1.2.人臉識別Face Recognition
對人類來說，人臉識別很容易。文獻[Tu06]告訴我們，僅僅是才三天的嬰兒已經可以區分周圍熟悉的人臉了。那麼對於計算機來說，到底有多難？其實，迄今為止，我們對於人類自己為何可以區分不同的人所知甚少。是人臉內部特徵(眼睛、鼻子、嘴巴)還是外部特徵(頭型、發際線)對於人類識別更有效?我們怎麼分析一張圖像，大腦是如何對它編碼的？David Hubel和TorstenWiesel向我們展示，我們的大腦針對不同的場景，如線、邊、角或者運動這些局部特徵有專門的神經細胞作出反應。顯然我們沒有把世界看成零散的塊塊，我們的視覺皮層必須以某種方式把不同的信息來源轉化成有用的模式。自動人臉識別就是如何從一幅圖像中提取有意義的特徵，把它們放入一種有用的表示方式，然後對他們進行一些分類。基於幾何特徵的人臉的人臉識別可能是最直觀的方法來識別人臉。第一個自動人臉識別系統在[Kanade73]中又描述：標記點(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用來構造一個特徵向量(點與點之間的距離、角度等)。通過計算測試和訓練圖像的特徵向量的歐氏距離來進行識別。這樣的方法對於光照變化很穩健，但也有巨大的缺點：標記點的確定是很復雜的，即使是使用最先進的演算法。一些幾何特徵人臉識別近期工作在文獻[Bru92]中有描述。一個22維的特徵向量被用在一個大資料庫上，單靠幾何特徵不能提供足夠的信息用於人臉識別。

特徵臉方法在文獻[TP91]中有描述，他描述了一個全面的方法來識別人臉：面部圖像是一個點，這個點是從高維圖像空間找到它在低維空間的表示，這樣分類變得很簡單。低維子空間低維是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找擁有最大方差的那個軸。雖然這樣的轉換是從最佳重建角度考慮的，但是他沒有把標簽問題考慮進去。[gm:讀懂這段需要一些機器學習知識]。想像一個情況，如果變化是基於外部來源，比如光照。軸的最大方差不一定包含任何有鑒別性的信息，因此此時的分類是不可能的。因此，一個使用線性鑒別(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定類投影方法被提出來解決人臉識別問題[BHK97]。其中一個基本的想法就是，使類內方差最小的同時，使類外方差最大。
近年來，各種局部特徵提取方法出現。為了避免輸入的圖像的高維數據，僅僅使用的局部特徵描述圖像的方法被提出，提取的特徵(很有希望的)對於局部遮擋、光照變化、小樣本等情況更強健。有關局部特徵提取的方法有蓋伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，離散傅立葉變換(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什麼方法來提取時域空間的局部特徵依舊是一個開放性的研究問題，因為空間信息是潛在有用的信息。
1.3.人臉庫Face Database
我們先獲取一些數據來進行實驗吧。我不想在這里做一個幼稚的例子。我們在研究人臉識別，所以我們需要一個真的人臉圖像！你可以自己創建自己的數據集，也可以從這里(http://face-rec.org/databases/)下載一個。
AT&TFacedatabase又稱ORL人臉資料庫，40個人，每人10張照片。照片在不同時間、不同光照、不同表情(睜眼閉眼、笑或者不笑)、不同人臉細節(戴眼鏡或者不戴眼鏡)下採集。所有的圖像都在一個黑暗均勻的背景下採集的，正面豎直人臉(有些有有輕微旋轉)。

YaleFacedatabase A ORL資料庫對於初始化測試比較適合，但它是一個簡單的資料庫，特徵臉已經可以達到97%的識別率，所以你使用其他方法很難得到更好的提升。Yale人臉資料庫是一個對於初始實驗更好的資料庫，因為識別問題更復雜。這個資料庫包括15個人(14個男人,1個女人)，每一個都有11個灰度圖像，大小是320*243像素。資料庫中有光照變化(中心光照、左側光照、右側光照)、表情變化(開心、正常、悲傷、瞌睡、驚訝、眨眼)、眼鏡(戴眼鏡或者沒戴)。
壞消息是它不可以公開下載，可能因為原來的伺服器壞了。但我們可以找到一些鏡像(比如 theMIT)但我不能保證它的完整性。如果你需要自己剪裁和校準圖像，可以閱讀我的筆記(bytefish.de/blog/fisherfaces)。

ExtendedYale Facedatabase B 此資料庫包含38個人的2414張圖片，並且是剪裁好的。這個資料庫重點是測試特徵提取是否對光照變化強健，因為圖像的表情、遮擋等都沒變化。我認為這個資料庫太大，不適合這篇文章的實驗，我建議使用ORL資料庫。
1.3.1. 准備數據
我們從網上下了數據，下了我們需要在程序中讀取它，我決定使用CSV文件讀取它。一個CSV文件包含文件名，緊跟一個標簽。
/path/to/image.ext;0
假設/path/to/image.ext是圖像，就像你在windows下的c:/faces/person0/image0.jpg。最後我們給它一個標簽0。這個標簽類似代表這個人的名字，所以同一個人的照片的標簽都一樣。我們對下載的ORL資料庫進行標識，可以獲取到如下結果：
./at/s1/1.pgm;0
./at/s1/2.pgm;0
...
./at/s2/1.pgm;1
./at/s2/2.pgm;1
...
./at/s40/1.pgm;39
./at/s40/2.pgm;39

想像我已經把圖像解壓縮在D:/data/at下面，而CSV文件在D:/data/at.txt。下面你根據自己的情況修改替換即可。一旦你成功建立CSV文件，就可以像這樣運行示常式序：
facerec_demo.exe D:/data/at.txt

1.3.2 Creating the CSV File
你不需要手工來創建一個CSV文件，我已經寫了一個Python程序來做這事。
[gm:說一個我實現的方法
如果你會cmd命令，或者稱DOS命令，那麼你打開命令控制台。假設我們的圖片放在J:下的Faces文件夾下，可以輸入如下語句：
J:\Faces\ORL>dir /b/s *.bmp > at.txt

然後你打開at.txt文件可能看到如下內容(後面的0，1..標簽是自己加的)：
。。。。
J:\Faces\ORL\s1\1.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\10.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\2.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\3.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\4.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\5.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\6.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\7.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\8.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\9.bmp;0
J:\Faces\ORL\s10\1.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\10.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\2.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\3.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\4.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\5.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\6.bmp;1
。。。。

自然還有c++編程等方法可以做得更好，看這篇文章反響，如果很多人需要，我就把這部分的代碼寫出來。(遍歷多個文件夾，標上標簽)
]
特徵臉Eigenfaces
我們講過，圖像表示的問題是他的高維問題。二維灰度圖像p*q大小，是一個m=qp維的向量空間，所以一個100*100像素大小的圖像就是10，000維的圖像空間。問題是，是不是所有的維數空間對我們來說都有用？我們可以做一個決定，如果數據有任何差異，我們可以通過尋找主元來知道主要信息。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是KarlPearson (1901)獨立發表的，而 Harold Hotelling (1933)把一些可能相關的變數轉換成一個更小的不相關的子集。想法是，一個高維數據集經常被相關變數表示，因此只有一些的維上數據才是有意義的，包含最多的信息。PCA方法尋找數據中擁有最大方差的方向，被稱為主成分。
演算法描述Algorithmic Description
令 表示一個隨機特徵，其中 .
計算均值向量

計算協方差矩陣 S

計算 的特徵值 和對應的特徵向量

對特徵值進行遞減排序，特徵向量和它順序一致. K個主成分也就是k個最大的特徵值對應的特徵向量。
x的K個主成份:

其中 .
PCA基的重構:

其中 .
然後特徵臉通過下面的方式進行人臉識別：
A． 把所有的訓練數據投影到PCA子空間
B． 把待識別圖像投影到PCA子空間
C． 找到訓練數據投影後的向量和待識別圖像投影後的向量最近的那個。
還有一個問題有待解決。比如我們有400張圖片，每張100*100像素大小，那麼PCA需要解決協方差矩陣 的求解，而X的大小是10000*400，那麼我們會得到10000*10000大小的矩陣，這需要大概0.8GB的內存。解決這個問題不容易，所以我們需要另一個計策。就是轉置一下再求，特徵向量不變化。文獻 [Duda01]中有描述。
[gm:這個PCA還是自己搜著看吧，這里的講的不清楚，不適合初學者看]

OpenCV中使用特徵臉Eigenfaces in OpenCV
給出示常式序源代碼
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>

usingnamespace cv;
usingnamespace std;

static Mat norm_0_255(InputArray _src) {
Mat src = _src.getMat();
// 創建和返回一個歸一化後的圖像矩陣:
Mat dst;
switch(src.channels()) {
case1:
cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
break;
case3:
cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC3);
break;
default:
src.To(dst);
break;
}
return dst;
}
//使用CSV文件去讀圖像和標簽，主要使用stringstream和getline方法
staticvoid read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator =';') {
std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);
if (!file) {
string error_message ="No valid input file was given, please check the given filename.";
CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);
}
string line, path, classlabel;
while (getline(file, line)) {
stringstream liness(line);
getline(liness, path, separator);
getline(liness, classlabel);
if(!path.empty()&&!classlabel.empty()) {
images.push_back(imread(path, 0));
labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
}
}
}

int main(int argc, constchar*argv[]) {
// 檢測合法的命令，顯示用法
// 如果沒有參數輸入則退出！.
if (argc <2) {
cout <<"usage: "<< argv[0]<<" <csv.ext> <output_folder> "<< endl;
exit(1);
}
string output_folder;
if (argc ==3) {
output_folder = string(argv[2]);
}
//讀取你的CSV文件路徑.
string fn_csv = string(argv[1]);
// 2個容器來存放圖像數據和對應的標簽
vector<Mat> images;
vector<int> labels;
// 讀取數據. 如果文件不合法就會出錯
// 輸入的文件名已經有了.
try {
read_csv(fn_csv, images, labels);
} catch (cv::Exception& e) {
cerr <<"Error opening file \""<< fn_csv <<"\". Reason: "<< e.msg << endl;
// 文件有問題，我們啥也做不了了，退出了
exit(1);
}
// 如果沒有讀取到足夠圖片，我們也得退出.
if(images.size()<=1) {
string error_message ="This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!";
CV_Error(CV_StsError, error_message);
}
// 得到第一張照片的高度. 在下面對圖像
// 變形到他們原始大小時需要
int height = images[0].rows;
// 下面的幾行代碼僅僅是從你的數據集中移除最後一張圖片
//[gm:自然這里需要根據自己的需要修改，他這里簡化了很多問題]
Mat testSample = images[images.size() -1];
int testLabel = labels[labels.size() -1];
images.pop_back();
labels.pop_back();
// 下面幾行創建了一個特徵臉模型用於人臉識別，
// 通過CSV文件讀取的圖像和標簽訓練它。
// T這里是一個完整的PCA變換
//如果你只想保留10個主成分，使用如下代碼
// cv::createEigenFaceRecognizer(10);
//
// 如果你還希望使用置信度閾值來初始化，使用以下語句：
// cv::createEigenFaceRecognizer(10, 123.0);
//
// 如果你使用所有特徵並且使用一個閾值，使用以下語句：
// cv::createEigenFaceRecognizer(0, 123.0);
//
Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();
model->train(images, labels);
// 下面對測試圖像進行預測，predictedLabel是預測標簽結果
int predictedLabel = model->predict(testSample);
//
// 還有一種調用方式，可以獲取結果同時得到閾值:
// int predictedLabel = -1;
// double confidence = 0.0;
// model->predict(testSample, predictedLabel, confidence);
//
string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel);
cout << result_message << endl;
// 這里是如何獲取特徵臉模型的特徵值的例子，使用了getMat方法:
Mat eigenvalues = model->getMat("eigenvalues");
// 同樣可以獲取特徵向量:
Mat W = model->getMat("eigenvectors");
// 得到訓練圖像的均值向量
Mat mean = model->getMat("mean");
// 現實還是保存:
if(argc==2) {
imshow("mean", norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows)));
} else {
imwrite(format("%s/mean.png", output_folder.c_str()), norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows)));
}
// 現實還是保存特徵臉:
for (int i =0; i < min(10, W.cols); i++) {
string msg = format("Eigenvalue #%d = %.5f", i, eigenvalues.at<double>(i));
cout << msg << endl;
// 得到第 #i個特徵
Mat ev = W.col(i).clone();
//把它變成原始大小，為了把數據顯示歸一化到0~255.
Mat grayscale = norm_0_255(ev.reshape(1, height));
// 使用偽彩色來顯示結果，為了更好的感受.
Mat cgrayscale;
applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_JET);
// 顯示或者保存:
if(argc==2) {
imshow(format("eigenface_%d", i), cgrayscale);
} else {
imwrite(format("%s/eigenface_%d.png", output_folder.c_str(), i), norm_0_255(cgrayscale));
}
}
// 在一些預測過程中，顯示還是保存重建後的圖像:
for(int num_components =10; num_components <300; num_components+=15) {
// 從模型中的特徵向量截取一部分
Mat evs = Mat(W, Range::all(), Range(0, num_components));
Mat projection = subspaceProject(evs, mean, images[0].reshape(1,1));
Mat reconstruction = subspaceReconstruct(evs, mean, projection);
// 歸一化結果，為了顯示:
reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows));
// 顯示或者保存:
if(argc==2) {
imshow(format("eigenface_reconstruction_%d", num_components), reconstruction);
} else {
imwrite(format("%s/eigenface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_components), reconstruction);
}
}
// 如果我們不是存放到文件中，就顯示他，這里使用了暫定等待鍵盤輸入:
if(argc==2) {
waitKey(0);
}
return0;
}

我使用了偽彩色圖像，所以你可以看到在特徵臉中灰度值是如何分布的。你可以看到特徵臉不但對人臉特徵進行編碼，還對這些圖像中的光照進行編碼。(看第四張圖像是左側的光照，而第五張是右側的光照)[gm:PCA對光照變化圖像識別效果很差，自然有一些改進方法，有後再談]

6. 如何在Android studio中成功運行opencv人臉識別的例子

1.介紹Introction
從OpenCV2.4開始，加入了新的類FaceRecognizer，我們可以使用它便捷地進行人臉識別實驗。本文既介紹代碼使用，又介紹演算法原理。(他寫的源代碼，我們可以在OpenCV的opencv\moles\contrib\doc\facerec\src下找到，當然也可以在他的github中找到，如果你想研究源碼，自然可以去看看，不復雜)

目前支持的演算法有

Eigenfaces特徵臉createEigenFaceRecognizer()

Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()

LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方圖 createLBPHFaceRecognizer()

下面所有的例子中的代碼在OpenCV安裝目錄下的samples/cpp下面都能找到，所有的代碼商用或者學習都是免費的。

1.2.人臉識別Face
Recognition

對人類來說，人臉識別很容易。文獻[Tu06]告訴我們，僅僅是才三天的嬰兒已經可以區分周圍熟悉的人臉了。那麼對於計算機來說，到底有多難？其實，迄今為止，我們對於人類自己為何可以區分不同的人所知甚少。是人臉內部特徵(眼睛、鼻子、嘴巴)還是外部特徵(頭型、發際線)對於人類識別更有效?我們怎麼分析一張圖像，大腦是如何對它編碼的？David Hubel和TorstenWiesel向我們展示，我們的大腦針對不同的場景，如線、邊、角或者運動這些局部特徵有專門的神經細胞作出反應。顯然我們沒有把世界看成零散的塊塊，我們的視覺皮層必須以某種方式把不同的信息來源轉化成有用的模式。自動人臉識別就是如何從一幅圖像中提取有意義的特徵，把它們放入一種有用的表示方式，然後對他們進行一些分類。基於幾何特徵的人臉的人臉識別可能是最直觀的方法來識別人臉。第一個自動人臉識別系統在[Kanade73]中又描述：標記點(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用來構造一個特徵向量(點與點之間的距離、角度等)。通過計算測試和訓練圖像的特徵向量的歐氏距離來進行識別。這樣的方法對於光照變化很穩健，但也有巨大的缺點：標記點的確定是很復雜的，即使是使用最先進的演算法。一些幾何特徵人臉識別近期工作在文獻[Bru92]中有描述。一個22維的特徵向量被用在一個大資料庫上，單靠幾何特徵不能提供足夠的信息用於人臉識別。

7. airpodspro入耳檢測響幾聲

airpodspro入耳檢測響3聲。人耳檢測識別作為一種新的生物特徵識別技術，其理論與應用研究在近兩年受到了國內外學者更多的關注。基於靜態圖像的人耳識別問題根據輸入圖像的不同可分為三類：基於二維圖像的人耳識別、基於3D的人耳識別和耳紋識別。該方法與沒有經過姿態轉換的方法相比，識別率顯著提高。

AirPods Pro的產品性能：

1、AirPods Pro增加了「通透模式」，也就是讓用戶在聽音樂同時，耳機也收集周圍環境聲音讓用戶聽到，這個使用情景常見於戶外跑步。通透模式配合平衡壓力的通氣系統和先進的軟體，可以部分降噪。

2、AirPods Pro可通過自適應均衡功能實現動人音質，該功能會根據用戶個人的耳形來自動調節音樂的低頻和中頻部分，營造良好的聆聽體驗。定製的高動態范圍放大器可呈現純凈清澈的聲音，並延長電池續航，另外還能驅動定製的高振幅、低失真度揚聲器驅動單元，優化音質並消除背景噪音。

以上內容參考：網路-AirPods Pro

8. 虹膜識別技術的發展怎麼樣

【什麼虹膜識別技術】

是利用人工智慧的生物識別技術中的一種，這種技術是能採取人體獨特的特徵，將這些特徵轉換成一串數據，來完成人體識別和認證。虹膜的獨特性在於虹膜特徵的唯一性，是因為虹膜在胎兒發育階段形成後，在整個生命歷程中將是保持不變的。目前，虹膜識別被公認為是最安全的生物識別系統。

【虹膜識別的未來】

隨著5G和物聯網的發展,帶動各個物聯平台的計算力也在提高,虹識技術正在朝著比對速度提升至高達二萬張圖片/秒的方向努力。高速比對能力是提升用戶體驗的關鍵基礎，推動虹膜識別技術朝著更易用、更便捷的方向發展。

虹膜識別技術會有更廣闊的前景

2020年,中國虹膜識別行業已步入發展關鍵期，虹膜識別技術已然深入到各大行業，影響和助推著相關行業的發展和各大品牌的進步，需要通過迭代產品不斷改善用戶體驗，這個被廣泛認為是21世紀具有無限發展前途的生物認證技術，必將有著更廣闊的前景,相信會有越來越多的落地應用，惠及民生，惠及你我。

希望本篇回答可以幫助到你~

望採納~