人耳识别是生物特征识别技术研究中继人脸识别,指纹识别,虹膜识别,步态识别后的又一个新兴领域,它旨在根据人的外耳以及内耳的结构特征进行特征提取进而达到身份识别的功能。目前,国内外研究耳纹识别这方面的科研机构和人员都不多,处于初步探索研究阶段,因此具有巨大的潜力和广阔的应用与发展空间。人耳特征属于生物特征范畴,必然依赖于传统的生物特征鉴别技术和图像处理、模式识别等基本理论,尤其是人脸识别技术,指纹识别技术这些相对比较成熟的技术,同时人耳是一种特殊的生物特征体,具有其固有的生理结构和生理位置,必然有独特的处理方法和识别技术与之相适应,本文主要从人耳图像预处理方面进行探索与研究,进而根据处理后的人耳图像进行特征向量的提取。目前人耳识别技术还处于起步阶段,一些问题尚有待研究。本篇论文研究工作中大多采用了手工的图像分割和定位技术,但手工定位分割方法不够准确,而后进行的特征向量提取主要是基于外耳轮廓的几何特征,暂时还无法达到自动人耳识别的要求。本文在人耳特征提取这方面进行一些初步的探索与尝试,提出了将静态人耳图像在阈值分割的基础之上,按比例分割出独立人耳的二值图像,根据得到的二值图像中明显的外耳轮廓,提取几何特征的特征向量,包括耳廓内角,耳廓长轴与耳廓外曲线之比以及两段耳廓曲线的最小二乘法的曲线拟合等等,为后面的图像特征分析与识别打下了基础。本文主要对人耳识别技术的预处理以及中期地特征向量提取进行了初步的探索研究,对推动人耳识别技术的发展与应用具有一定的积极意义。