17、基于人耳和机器学习的安全认证技术解析

基于人耳和机器学习的安全认证技术解析

在当今数字化时代，安全认证技术至关重要。人耳生物特征识别作为一种新兴的安全认证方式，以及基于机器学习的网络攻击检测模型，都在各自领域展现出巨大的潜力。本文将详细介绍人耳生物特征识别的认证方案以及基于机器学习的网络攻击检测模型 WebAD2。

人耳生物特征识别认证方案

人耳生物特征认证系统被认为是安全系统中最有前景的解决方案之一。随着生物识别技术在实际应用中的需求不断增加，基于人耳的识别方法也越来越受到关注。

相关工作

目前，大多数提出的基于人耳的识别方法使用主成分分析（PCA）或迭代最近点（ICP）算法进行匹配。以下是一些相关研究：
- Yaqubi 等人 ：提出了一个采用多位置和多方向边缘特征的系统，使用支持向量机（SVM）和 k 近邻（kNN）进行分类，识别准确率达到 96.5%。
- Islam 等人 ：找到局部表面补丁（LSP）来选择特征，然后使用 PCA 找到 LSP 中最具描述性的特征。该算法在 UND 人耳数据库上进行评估，识别率为 93.5%，但未测试姿态变化和不同缩放情况。
- Wang 等人 ：在其方法中使用七个矩不变量的不同特征向量，将这些特征向量作为反向传播神经网络的输入进行训练，以对矩不变特征集进行分类。
- Gutierrez 等人 ：将检测到的耳朵区域划分为三个大小相等的部分，每个子图像通过小波变换进行分解，然后输入到模块化神经网络（MNN）中。
- Alaraj 等人 <