在信息化快速发展的今天，准确进行身份识别有着重要的意义。基于生物特征的身份识别技术是身份识别的最好选择。目前的生物识别技术大多是基于单一的生物特征，但是单一的生物特征识别技术都有难以克服的缺点，一些研究表明基于多生物特征的识别技术好于单一的生物特征识别技术。　　 人脸和人耳是人体的两个重要生物特征，都具有非接触采集等特点，所以本文首先从人脸识别和人耳识别这两种单一的生物特征识别技术入手，然后对基于人脸和人耳融合的身份识别进行了研究。本文的主要工作如下:　　 利用主成分分析和两种改进的方法(二维主成分分析、双向主成分分析)对人脸识别进行研究，实验结果表明这两种改进的方法在识别效果上好于主成分分析方法。　　 把几种改进的线性判别分析方法运用于人耳识别中，实验表明基于零空间和组合子空间的线性判别分析方法的识别率比较高。　　 在分析了信息融合的层次结构和信息融合方法的基础上，提出了一个人脸和人耳匹配层融合的自动识别系统的方案。对其中的识别部分提出了基于平均识别率和接受者操作特性曲线的两种加权融合方法。并对基于平均识别率的加权融合算法进行了验证，实验结果表明多特征融合的识别效果好于单一的人脸或人耳识别。