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人耳的角度变化和遮挡是人耳识别中的难点问题,SIFT局部描述算子具有对图像尺度缩放、平移、旋转等的不变性,因此提出利用SIFT特征的人耳识别算法。该算法将人耳图像划分为相互重叠的网格区域,在每个子区域中计算SIFT的局部特征,再计算测试图像与训练图像的匹配相关度作为图像的全局特征,将SIFT的局部和全局特征相结合作为人耳识别的标准。通过在人耳库中的实验表明,此算法优于传统的全局方法,对于人耳角度变化和遮挡具有较好的鲁棒性,并且适用于单训练样本的情况。