人耳识别作为一种生物特征识别方法从2000年才开始引起人们关注,鉴于人耳在人成长过程中具有良好的稳定性、识别过程中强抗干扰性,以及其具有的独一无二生物特征,可用于对人进行有效的身份识别。另外,人耳识别技术属非打扰、非接触识别,对采集设备和采集条件要求不高,并且可以实现快速识别,所以具有很高的实际应用推广价值。论文研究人耳识别算法。对人耳图像的预处理算法和特征识别算法进行分析,设计完成从采样、预处理、目标提取、建库和识别的完整算法,并对算法做仿真,仿真结果证明了算法的有效性。构建硬件系统,编程实现算法,设计完成人耳识别系统。对系统实测结果表明：该系统通过用人耳辨识的方法实现了目标人的识别。论文主要工作如下：1.完成人耳图像的预处理算法。建立肤色模型,对捕获到的人耳区域进行滤波及形态学去噪处理,通过边缘检测对处理后的图像进行准确分割定位,目标图像做归一化处理；2.完成人耳特征提取算法。分析实际应用中受控条件下的人耳识别情况,采用PCA (Principal component analysis)主成分分析法实现特征提取；3.完成人耳图像建库与匹配。根据人耳图库建立标准,建成实验人耳库,利用欧氏距离和K近邻分类法对入耳库图像进行匹配,对匹配结果进行统计与分析；4.完成人耳识别应用系统。配置硬件,编程实现算法。系统可实时采集人耳图像,并完成基于人耳识别技术的人身份识别。实现入耳识别技术的实用化。系统在实验室环境下进行识别测试,正面人耳的首选识别率达82.3%,累积识别率达97.8%,完成了人耳识别以及身份确认。