近几年来,新型的身份识别技术迅猛发展,尤其是以生物特征识别为代表的技术发展更为迅速。基于生物特征识别的技术已经广泛应用到公共安全、信息安全等场所,取得了较好的社会效果。尽管生物特征识别有许多其他识别技术所没有的优点,但是它也受到许多因素的制约,如噪声干扰、非普遍性和防欺骗能力等方面有明显的不足。针对单生物特征的缺点,人们提出了将多生物特征进行融合识别。通过实验已经表明,对多生物特征进行融合不但能够提高最后的识别率、验证精度,而且还可以扩大系统的使用范围。尤其是最近几年,生物特征的合成和对融合多生物特征识别系统的开发已经成为当前生物识别技术发展领域的研究热点,同时也是研究难点。人耳与人脸多生物特征信息融合识别是一个新兴的生物特征识别技术,目前还处于起步阶段,有许多关键问题还没有解决,本文主要从单生物特征提取和多生物特征融合阶段进行考虑。在人耳与人脸多生物特征识别过程中,对于单生物特征的特征提取也是一个非常重要的一环,提取的生物特征的优劣将会对最后的判决结果有很大影响。人耳识别做为一个新兴的生物特征识别技术,目前研究的还不够深入,且相对于人脸特征,人耳的特征点更少。因此本文从人耳特征提取出发,提出了一个基于张量主元分析的人耳识别方法。首先对人耳图像进行小波变换,取得四个子带信号,再对四个子带信号进行张量PCA特征提取,最后利用最近邻的方法进行识别,实验结果表明,利用张量主成分分析算法对生物特征进行提取,可以取得较好的识别结果。在人耳与人脸融合层方面,本文还提出了一种基于D-S证据理论的决策层融合方法,解决了传统D-S证据理论存在的问题,改进型的D-S证据理论同样对传统的D-S证据理论也合适。改进型的D-S证据理论是在原来传统的D-S证据理论的基础上进行改进的,通过实验表明,利用改进型的D-S证据理论可以提高识别精度。本论文提出的特征提取算法和改进型的D-S证据理论,实验证明了方法的有效性,但是还有不足之处需要广大研究者的进一步完善。