近年来,随着生物特征识别技术的发展,人耳识别技术已成为继指纹、人脸、掌纹、虹膜等识别技术之后,又一个倍受关注的研究领域。虽然,目前人耳识别技术还没有如指纹识别、人脸识别等生物特征识别技术那样,形成比较完整的理论体系,实际应用还处于探索阶段,但是人耳识别技术也因其具有图像便于采集、图像相对简单、处理快速等其他技术不可比拟的优点,成为一个具有广阔发展前景的研究方向。目前的人耳识别技术是在特定的人耳图像库上实现的。人耳图像库通常通过摄像机或数码相机采集一定数量的人耳图像建立起来。动态的人耳图像获取与检测技术研究,目前还存在一定难度。一套完整的人耳自动识别系统一般包括以下几步过程:人耳图像采集、图像的预处理、人耳图像的边缘检测与分割、特征提取、人耳图像的识别。本文重点论述的人耳检测技术可认为是人耳图像的边缘检测与分割环节的一部分。本文以生物特征识别技术及人耳识别技术的发展历史为背景,重点研究了基于灰度图像的人耳检测技术,对模板匹配的检测方法进行了实验验证,为适应实际应用中更多实时系统的需要,在常规算法的基础上,提出了以增加空间开销为代价实现降低系统时间开销目标的改进算法。按照本文所述方法,实验先后对三组不同大小图像进行检测,实验结果表明系统性能较好,人耳检测正确率较高,改进方法对降低系统时间开销的效果明显。