A Survey on Ear Biometrics

Recognizing people by their ear has recently received significant attention in the literature. Several reasons account for this trend: first, ear recognition does not suffer from some problems associated with other non contact biometrics, such as face recognition; second, it is the most promising candidate for combination with the face in the context of multi-pose face recognition; and third, the ear can be used for human recognition in surveillance videos where the face may be occluded completely or in part. Further, the ear appears to degrade little with age. Even though, current ear detection and recognition systems have reached a certain level of maturity, their success is limited to controlled indoor conditions. In addition to variation in illumination, other open research problems include hair occlusion; earprint forensics; ear symmetry; ear classification; and ear individuality. This paper provides a detailed survey of research conducted in ear detection and recognition. It provides an up-to-date review of the existing literature revealing the current state-of-art for not only those who are working in this area but also for those who might exploit this new approach. Furthermore, it offers insights into some unsolved ear recognition problems as well as ear databases available for researchers

Sistema biométrico para detección y reconocimiento de orejas basado en algoritmos de procesamiento de imágenes y redes neuronales profundas

[EN]The ear is an emerging biometric feature that has caught the attention of the scientific community for more than a decade. Its unique structure has stood out since long ago among forensic scientists, and has been used to identify suspects in many cases. The logical step towards a broader application of ear biometrics is to create a recognition system. To carry out this process, this work focuses on the use of data from images (2D). The present study mentions techniques like the Hausdorff distance, which adds robustness and increases the performance, filtering the subjects to use in the testing process. It also includes image ray transform (IRT) in the detection step. The ear is a fickle biometric feature when working with photographic images under varying conditions. This is largely due to the camera’s focus, the irregular shapes of the captures, the lighting conditions and the ever-changing shape of the projection when it is photographed. Therefore, to identify the presence and location of an ear in an image, we propose an ear detection system with multiple convolutional neural networks (CNN) and a clustering algorithm of detections. The proposed method coincides with the performance of other techniques when we analyze clean photographs, that is to say, catches in ideal conditions (purposeshot), reaching an accuracy of more than 98 %. When the system is subjected to natural images in real world conditions, where the subject appears in a multitude of orientations and photographic conditions in an uncontrolled environment, our system maintains the same precision, clearly exceeding the average result (83 %) obtained in previous researches. Finally, the algorithms used to complete the recognition steps are presented, using convolutional structures, extraction techniques and geometric approximations in order to increase the accuracy of the process.[ES]La oreja es un rasgo biométrico emergente que ha llamado la atención de la comunidad científica por más de una década. Su estructura única ha destacado desde hace mucho tiempo entre los científicos forenses, y se ha utilizado para la identificación de sospechosos en muchos casos. El paso lógico hacia una aplicación más amplia de la biometría de orejas es crear un sistema de reconocimiento. Este trabajo se centra en el uso de datos de imágenes (2D) para llevar a cabo dicho proceso. El presente estudio aborda técnicas como la distancia Hausdorff; la cual agrega robustez e incrementa el desempeño filtrando los sujetos a utilizar en la etapa de prueba del proceso. También incluye la transformación de imágenes con rayos (IRT) en la etapa de detección. La oreja es una característica biométrica inconstante cuando se trabaja con imágenes fotográficas en condiciones variables: esto se debe en gran parte al enfoque de la cámara, las formas irregulares de las capturas, las condiciones de iluminación y la forma siempre cambiante de la proyección cuando es fotografiada. Por tanto, para identificar la presencia y localización de una oreja en una imagen proponemos un sistema de detección de orejas con múltiples redes neuronales convolucionales (CNN) y un algoritmo de agrupación de detección. El método propuesto coincide con el rendimiento de otras técnicas cuando analizamos fotografías limpias, es decir, capturas en condiciones ideales (purposeshot), alcanzando una precisión de más del 98 %. Cuando el sistema está sujeto a imágenes naturales en condiciones del mundo real, donde el sujeto aparece en una multitud de orientaciones y condiciones fotográficas en ambiente no controlado, nuestro sistema mantiene la misma precisión superando claramente el resultado del 83 % promedio obtenido en investigaciones previas. Finalmente se exponen los algoritmos utilizados para completar los pasos del reconocimiento, utilizando estructuras convolucionales, técnicas de extracción de características y aproximaciones geométricas a fin de incrementar la presición del proceso

Diseño e implementación de una aplicación en Processing para la representación visual de datos multidimensionales utilizando técnicas de Minería de Datos

La posibilidad de disponer de representaciones gráficas de los datos es de gran valor a la hora de extraer conocimiento útil. Sus principales ventajas son la visualización de información de una forma sencilla, rápida y directa. No obstante, muchos de los conjuntos de datos contienen numerosos registros, que pueden ser de naturaleza multivariante. En estos casos, la representación visual de datos se convierte en una tarea complicada y las técnicas clásicas que suelen utilizarse obtienen resultados poco intuitivos. Esta tesis se plantea como objetivo el diseño e implementación de una aplicación versátil capaz de representar visualmente gran cantidad de datos multidimensionales de forma eficaz para su fácil comprensión. Mediante el uso de esta aplicación se pretende que el usuario encuentre un entorno interactivo de uso sencillo con el que poder visualizar su conjunto de datos. Para conseguir el objetivo de visualizar conjuntos con gran cantidad de datos se propone la utilización de métodos de agrupamiento en la aplicación. Estos procedimientos permiten que el conjunto de datos pueda distribuirse en grupos con características similares y ser representados visualmente de forma unitaria aunque conservando toda la información de los registros individuales que los componen. De este modo se pretende obtener representaciones gráficas de una forma más simple y apta para su inspección visual. Con el fin de representar visualmente datos multidimensionales se dota a la aplicación de diferentes técnicas de reducción de la dimensionalidad. Mediante estas técnicas, se puede lograr la transformación de los datos de alta dimensión en una representación de menor dimensión que sea significativa y que respete su estructura original. En el caso de la aplicación desarrollada, se utilizan estas técnicas para reducir la dimensión original de los datos a solamente dos para proceder a su representación en el plano. De igual modo, con esta aplicación no solamente se pretende que pueda representar visualmente conjuntos de datos multidimensionales de manera intuitiva y lógica sino que también ofrezca grandes posibilidades de interacción natural con el usuario. Para ello la aplicación ha de contar con herramientas mediante las cuales se pueda analizar la representación visual desde distintos puntos de vista y a diferentes niveles de detalle según la voluntad del usuario contando con servicios adecuados para poder manejar y almacenar la información obtenida. Atendiendo a este objetivo, se estima el entorno de programación Processing (www.processing.org) como el más adecuado para implementar la aplicación por su sencillez de manejo, velocidad de ejecución y su orientación hacia el desarrollo de aplicaciones visuales. A estas características se le unen la capacidad de producir aplicaciones multiplataforma y un tratamiento interactivo eficaz. La aplicación, una vez implementada, se evalúa y se utiliza para la extracción de conclusiones del problema analizado. En este sentido, se analizan los resultados obtenidos en diferentes contextos reales. Finalmente, se pone la aplicación a disposición de otros investigadores de manera gratuita con el objetivo de no solamente ser de utilidad en su aplicación a diferentes problemas y fenómenos sino también de obtener información acerca de la dirección o direcciones de evolución de esta herramienta.The availability of graphical data representations is extremely valuable in order to extract useful knowledge. Its main advantages are related to information visualization in a simple way, fast and straightforward to interpret. Nonetheless, many data sets include numerous records that may be multivariant. In those cases, visual representation becomes an arduous task and classical techniques provide results that usually lack of intuitiveness. This thesis pursues the goal of designing and implementing a versatile application, able to visually represent large amounts of multidimensional data in a simple way that make data understandable. The use of this application tries to provide a framework in which users can visualize data sets in an interactive and simple way. Clustering algorithms are proposed to achieve the goal of visualizing large amounts of data. This is because those methods allow the distribution of the data set in different clusters of similar characteristics that can be, in turn, visually represented in a unitary way although keeping all the information from the individual records that form the clusters. This way, graphical representations are obtained easily and can be inspected visually. In order to carry out a visual representation of multidimensional data, the application includes a number of techniques for dimensionality reduction. Therefore, it is possible to transform the original data into a lower dimensionality structure that must be significant and loyal to the original structure. The application only considers the reduction of the original dimension into bi-dimensional structures so that representation is done in a plane. Moreover, this application should not only provide a visual representation of multidimensional data in an intuitive and logical way, but also offer a wide and natural user interaction. Therefore, the application must contain tools to carry out visual representations from different points of view as well as different levels of detail that can be selected by the user. Finally, information management and storing must also be guaranteed. This latter goal suggests the use of Processing (www.processing.org) as programming framework due to their characteristics, namely, simple management, high execution speed, and its focus on the development of visual applications. Alongside those characteristics, it is also remarkable its capability of producing multi-platform applications and an efficient interactive treatment. Once the application has been implemented, it is evaluated and used for drawing conclusions from different problems. In particular, results are analyzed in the framework of several actual problems. Finally, the application is offered freely to other researchers

2002-2003 Ursinus College Course Catalogue

A digitized copy of the 2002-2003 Ursinus College Catalog. It contains details of the curriculum, departmental requirements and courses of instruction as well as lists of students, faculty and administrators. Student life, terms of admission, expenses and financial aid are also included as well as descriptions of the buildings and equipment available to students.https://digitalcommons.ursinus.edu/uccatalog/1055/thumbnail.jp