会议论文《基于KICA和SVM的人耳识别研究》发表于第十四届全国图象图形学学术会议。该文提出一种结合核独立成分分析（KICA）与支持向量机（SVM）的人耳识别方法，通过KICA提取人耳图像的特征，再利用SVM进行分类识别，有效提高了识别准确率与鲁棒性，为生物特征识别领域提供了新的思路。
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