
<html dir="ltr">

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=windows-1250">

<style type="text/css" id="owaParaStyle"></style>

</head>

<body fpstyle="1" ocsi="0">

<div style="direction: ltr;font-family: Tahoma;color: #000000;font-size: 10pt;">

<div>** Apologies for cross-posting **</div>

<div><br>

</div>

<div>CALL FOR PAPERS</div>

<div>*************************************************</div>

<div>IET Biometrics (SCI 2016 IF: 1.382)</div>

<div>Special Issue on <span style="font-size: 10pt;">UNCONSTRAINED EAR RECOGNITION</span></div>

<div><br>

</div>

<div>Submission deadline: 1 September 2017</div>

<div>Guest Editors: Vitomir Struc and Peter Peer</div>

<div>**************************************************</div>

<div><br>

</div>

<div>** Motivation **</div>

<div>Despite the numerous application possibilities in security, surveillance applications, forensics, criminal investigations or</div>

<div>border control, the existing research in ear recognition has seldom gone beyond laboratory settings. This can mostly be</div>

<div>attributed to the enormous appearance variability of ear images when captured in unconstrained settings. However, due to</div>

<div>recent advances in computer vision, machine learning and artificial intelligence (e.g. with deep learning), many recognition</div>

<div>problems are now solvable in unconstrained settings and many biometric modalities (including ear images) that were</div>

<div>commonly too complex for real-life deployment are now becoming a viable source of data for identity recognition.</div>

<div><br>

</div>

<div>The goal of this Special Issue is to present the most advanced and up-to-date work related to unconstrained ear</div>

<div>recognition, report recent findings and make fundamental and/or empirical contributions to the field. The Special Issue is</div>

<div>meant to reflect the current state of technology in the area of ear recognition and serve as a reference for researchers</div>

<div>working on problems relevant to ear-recognition technology. </div>

<div><br>

</div>

<div>** Topics of Interest **</div>

<div>We solicit original high-quality papers on various topics related to ear recognition in unconstrained settings. Authors of </div>

<div>submitted papers are requested to clearly explain how their work contributes to the field. Topics of interest include, but </div>

<div>are not limited to:</div>

<div><br>

</div>

<div>+ Pre-processing techniques for ear recognition</div>

<div>+ Normalization techniques for ear recognition</div>

<div>+ Ear recognition in unconstrained settings</div>

<div>+ Ear detection/segmentation/localization techniques</div>

<div>+ Ear recognition with different modalities (2D, 3D, IR, NIS, ear-prints, heterogeneous)</div>

<div>+ Machine learning techniques for ear recognition</div>

<div>+ Elimination of influence of covariate factors</div>

<div>+ Context-aware ear recognition and detection</div>

<div>+ Fusion techniques involving ear images </div>

<div>+ Individuality models/studies for ear recognition</div>

<div>+ Scalability studies for ear recognition technology</div>

<div>+ New datasets and performance evaluations</div>

<div>+ Overviews and surveys related to ear recognition</div>

<div>+ Related applications (e.g., in forensics).</div>

<div><br>

</div>

<div>** Important Dates **</div>

<div>Submission deadline: <span style="white-space:pre"></span>1 September, 2017</div>

<div>Author notification: <span style="white-space:pre"></span>April, 2018</div>

<div>Target publication date: <span style="white-space:pre"></span>May, 2018</div>

<div><br>

</div>

<div>** Submission Procedure **</div>

<div>All papers must be submitted through the journal’s Manuscript Central system:</div>

<div>http://mc.manuscriptcentral.com/iet-bmt</div>

<div><br>

</div>

<div>** Guest Editors **</div>

<div>Peter Peer, University of Ljubljana, Slovenia</div>

<div>Vitomir Struc, University of Ljubljana, Slovenia</div>

<div><br>

</div>

</div>

</body>

</html>