1.一種基于ASM算法和Lazy Snapping算法相結(jié)合的耳廓檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
(1)使用Haar特征結(jié)合Adaboost算法構(gòu)建耳朵檢測器，檢測出圖片中耳朵所在的矩形區(qū)域，整個(gè)耳廓位于該區(qū)域之內(nèi)，稱之為耳朵矩形。
(2)構(gòu)建耳廓特征點(diǎn)模型，采用ASM算法檢測出圖片中上耳根點(diǎn)和下耳根點(diǎn)所在的位置。
(3)計(jì)算耳朵矩形距離上耳根點(diǎn)和下耳根點(diǎn)連線最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)：上耳根點(diǎn)和下耳根點(diǎn)連成一條直線，耳廓位于這條直線的一側(cè)，稱其為耳朵分割線。分別計(jì)算耳朵矩形四個(gè)頂點(diǎn)到耳朵分割線的距離，選取距離最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)，稱其為耳側(cè)點(diǎn)。
(4)采用耳朵矩形設(shè)置圖片的感興趣區(qū)域ROI，并且將上耳根點(diǎn)，下耳根點(diǎn)和耳側(cè)點(diǎn)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到該感興趣區(qū)域中。此后對圖片的所有操作均在該感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行。
(5)生成前景標(biāo)記線和背景標(biāo)記線：將上耳根點(diǎn)和下耳根點(diǎn)的中點(diǎn)記為耳根中點(diǎn)。將上耳根點(diǎn)和下耳根點(diǎn)之間的距離記為耳根距離。將耳根中點(diǎn)作為坐標(biāo)系原點(diǎn)，將耳朵分割線作為q軸，正方向?yàn)閺纳隙c(diǎn)指向下耳根點(diǎn)。將過坐標(biāo)系原點(diǎn)并且垂直于耳朵分割線的直線作為p軸，正方向從坐標(biāo)系原點(diǎn)指向耳廓。從坐標(biāo)系原點(diǎn)出發(fā)沿著p軸正方向作線段，長度為0.5倍的耳根距離。從坐標(biāo)系原點(diǎn)出發(fā)沿著p軸正反向偏向q軸正方向45度作線段，長度為0.5倍的耳根距離。從坐標(biāo)系原點(diǎn)出發(fā)沿著p軸正反向偏向q軸負(fù)方向45度作線段，長度為0.5倍的耳根距離。這三條線線段連同上耳根點(diǎn)和下耳根點(diǎn)之間的線段為前景標(biāo)記線。耳朵矩形的四條邊為背景標(biāo)記線。
(6)采用Lazy Snapping算法進(jìn)行前景和背景分割：將生成的前景標(biāo)記線和背景標(biāo)記線作為輸入，運(yùn)行Lazy Snapping算法，得到耳朵分割區(qū)域，耳廓為該區(qū)域的邊界線。
(7)耳朵分割區(qū)域邊緣檢測及裁剪：尋找耳朵分割區(qū)域最長的外邊緣。以耳朵分割線為邊界，截取僅僅保留該邊緣位于耳側(cè)點(diǎn)一側(cè)的部分，即為耳廓邊緣，是非封閉的。
(8)耳廓曲線擬合：首先進(jìn)行坐標(biāo)系變換，將耳朵分割線作為v軸，正方向?yàn)閺纳隙c(diǎn)指向下耳根點(diǎn)。計(jì)算耳廓邊緣上所有點(diǎn)到耳朵分割線的距離，將距離最遠(yuǎn)的點(diǎn)記為耳廓最遠(yuǎn)點(diǎn)。u軸與v軸垂直并通過耳廓最遠(yuǎn)點(diǎn)，正方向指向耳廓最遠(yuǎn)點(diǎn)。將耳廓邊緣上所有點(diǎn)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到新構(gòu)建的坐標(biāo)系中，對u軸上半部分的點(diǎn)和下半部分的點(diǎn)分別進(jìn)行多項(xiàng)式曲線擬合，得到兩條擬合后的曲線方程。
(9)耳廓點(diǎn)生成：針對擬合后的兩條曲線，分別在u正半軸到v負(fù)半軸區(qū)間和u正半軸到v正半軸區(qū)間內(nèi)，以u軸和v軸的交點(diǎn)為原點(diǎn)，等角度作射線，計(jì)算每條射線與曲線的交點(diǎn)，這樣就可以構(gòu)成耳廓點(diǎn)。之后，將得到的耳廓點(diǎn)從以u軸和v軸為基礎(chǔ)的新坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到感興趣區(qū)域的坐標(biāo)系，此時(shí)耳廓點(diǎn)的坐標(biāo)為在耳朵矩形中的坐標(biāo)。最后根據(jù)耳朵矩形對耳廓點(diǎn)進(jìn)行平移操作，將其轉(zhuǎn)換到原始圖像的坐標(biāo)系中，從而實(shí)現(xiàn)了對耳廓的有效檢測。