人耳识别技术的研究与应用在个体生物特征识别范围内属于一种新的尝试。人耳具有结构稳定丰富、不受面部表情的影响、更容易采集、更容易为人接受、不容易欺骗等优点,因此人耳识别正在成为生物特征识别领域中的又一热点。目前人耳识别正处于起步阶段,方法并不成熟,识别率不高。本文在此背景下对人耳识别进行了研究。本文对人耳识别的基本概念进行了介绍,对现有的人耳识别技术进行了综述,并从轮廓提取定位、特征提取及识别两个过程进行了人耳识别的研究。针对耳廓识别特点提出一种基于图像力场转换的耳廓识别方法(Force—fieldfisher classifier)。该方法通过力场图像转换提取耳廓图像特征后,采用Fisher线性判别分类识别,减小了光照变化对耳廓识别的影响。在图像的特征提取和识别的过程中提出了一种优化方法,利用快速傅立叶变换和逆变换来提高转换过程中运算的速度和降低了复杂度,并给出了程序的源代码。最后利用提取的力场转换特征,经过线性判别后计算出了识别率。实验结果表明,本文提出的基于力场转换的耳廓识别方法在一定程度上提高了图像的特征提取的准确性,为进一步的研究和应用打下了基础。