人耳识别技术是一种新的生物特征识别技术，人耳以其自身的特点和应用范围逐渐引起同领域科研者的注意。目前，在国内研究这方面的科研机构和人员还不多，在国外也处于初步探索研究阶段，具有巨大的潜力和广阔的应用与发展空间。人耳识别技术既可以作为其他生物识别技术的有益补充，如和人脸、指纹相结合进行识别，也完全可以单独应用于一些个体身份鉴别的场合。人耳识别现在还没有形成一套完整的理论体系，所以其必然依赖于传统的生物特征鉴别技术、图像处理和模式识别等基本理论。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位置，必然有其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、边缘检测、灰度曲面匹配等方面进行探索与研究。人耳外边缘检测是识别人耳的一个重要环节。本文根据人耳固有的形状特征，提出了一种基于边界跟踪的人耳外轮廓检测方法。首先通过对采集图像的预处理，利用迭代生成阈值的方法对耳图像进行二值化。然后利用人耳的生长形状将耳朵外边缘轮廓分为4个区域分别进行跟踪，并利用二值图像和灰度图像相结合的跟踪方法得到完整的耳轮廓线，最后将耳朵所在区域从原始灰度图像中分离出来。提取出耳部区域后，本文提出了一种基于灰度曲面匹配的人耳识别方法。首先，对耳部图像的大小和灰度进行调整。其次，对两幅耳图像的灰度值做差，得到灰度差曲面。最后，求出该灰度差曲面的方差，并将方差作为衡量两幅耳图像是否匹配的依据。该方法摒弃了特征提取和编码等传统操作，依据整体特征分析的思想直接利用耳朵的灰度曲面进行匹配，同时还满足了图像的平移、缩放、旋转等不变性。实验证明本文提出的人耳外边缘跟踪检测算法是切实可行的，并且利用灰度曲面匹配进行人耳识别取得了良好的效果。