40、基于回归树集成的实时耳部地标检测方法

基于回归树集成的实时耳部地标检测方法

在当今的电子商务和电子零售领域，企业正积极挖掘各种应用场景的潜力，以提升收入和利润。其中，利用增强现实（AR）技术实现耳环的虚拟试戴成为了一个热门的应用方向。然而，要在移动设备（如智能手机）上实现实时、准确的耳部地标检测，以支持珠宝的精准增强现实叠加，仍然面临着诸多挑战。

现有耳部检测与识别技术综述

长期以来，研究人员一直在探讨耳朵是否可以作为一种可行的生物特征。法国犯罪学家贝蒂荣最早发现了这种可能性，但由于缺乏大型耳部数据库，许多成功的研究只能作为线索，而无法提供确凿的证据。直到2006年，法医耳部识别项目（FearID）启动，测量出4%的等错误率（EER），才证实了将耳朵用作生物特征的假设。

目前，耳部检测方法主要依赖于耳朵的边缘、图案等属性。常见的耳部检测技术包括：
1. 皮肤检测与耳部模板匹配 ：先进行皮肤检测，然后使用耳部模板进行匹配。
2. 基于边缘检测的耳部轮廓匹配 ：通过检测耳朵的边缘来进行轮廓匹配。
3. 螺旋形状模型 ：利用耳朵的螺旋形状进行建模和检测。
4. 小波和霍夫变换 ：运用小波和霍夫变换技术提取耳部特征。
5. Adaboost算法 ：通过Adaboost算法进行耳部检测。

其中，基于Haar - 小波特征的级联Adaboost算法在耳部定位中得到了广泛应用。Abaza等人使用改进的Adaboost算法显著缩短了训练阶段，该方法在五个不同的数据库中成功检测出