【人耳识别】是一种生物特征识别技术，利用人耳独特的结构和细节来确认个人身份。近年来，这种方法在安全和便利性方面受到了研究人员的关注，并取得了一系列的进展。
【模块化神经网络】是神经网络的一种形式，它将网络分解为可重用的、独立的组件，这些组件可以针对特定任务进行定制和优化。在人耳识别中，模块化神经网络能够更好地适应人耳的各种形态变化，提高识别的准确性。
【PCA（主元分析）】是一种统计方法，用于降低数据的维度并提取关键特征。在人耳识别中，PCA被用来处理预处理后的图像，将高维的人耳图像映射到低维空间，保留主要信息，减少计算复杂性，同时增强不同人耳之间的区分度。
【分层遗传算法】是一种优化算法，它结合了遗传算法的全局搜索能力和分层策略的局部搜索能力。在构建的模块化神经网络模型中，分层遗传算法用于优化网络结构和参数，确保模型在训练和测试阶段选择合适的样本，以提高人耳识别率。
【预处理】是图像处理的关键步骤，包括尺度归一化、降噪、去除光照影响等，目的是消除图像采集过程中可能引入的噪声和失真，确保后续特征提取的准确性。
【特征提取】是识别过程的核心，PCA在这里起到了重要作用，它能提取出人耳图像的主要特征，这些特征具有区分不同人耳的能力，且不依赖于特定部位的细节。
【实验结果】显示，基于模块化神经网络和PCA的人耳识别方法相比传统神经网络和其它方法，优化了设计参数，得到了最佳的网络架构，提高了识别率，显示出了较高的鲁棒性和识别效率。
该研究结合了模块化神经网络的灵活性和PCA的高效特征提取能力，通过分层遗传算法优化，实现了一种先进的人耳识别技术。这一技术在个人身份验证和安全领域有着潜在的应用价值，特别是在人脸识别和虹膜识别之外提供了另一种可靠的生物识别手段。
