人耳识别技术是生物特征识别领域的一项新兴技术，近年来以其独特的应用角度和优势逐渐引起同领域科研学者的注意。人耳作为一种生物特征既可以独立应用于一些个体识别场合，也可以与其它生物特征相结合构成多模态识别技术。其自身的特点使人耳识别能够丰富生物特征识别技术，补充目前一些生物识别技术上的不足，其可行性已经得到了试验证明。人耳作为一种特殊的生物特征体，具有其特有的生理结构和生理位置，具体表现为耳轮形状以及内耳纹理结构的差异。基于此，本文提出了一种基于人耳轮廓几何结构特征的识别方法，主要分为人耳轮廓的边缘提取、耳轮及耳甲腔特征的提取以及人耳分类识别三个部分。首先针对传统边缘检测算子提取的入耳轮廓存在耳轮边缘不完整，内耳纹理噪声过多的缺点，本文中采用了将多尺度Canny算子提取出的边缘相结合的方法，先在大尺度参数下提取出人耳的主要轮廓结构，再通过小尺度参数对人耳主要轮廓做边缘细节的补充和完善，最终得到清晰完整、噪声少的耳廓边缘图像。之后，基于耳廓边缘图像提取耳轮形状特征以及内耳结构特征，耳轮形状特征向量由耳轮边缘上若干关键点之间的距离构成，反映出人耳整体的形状特征；内耳结构特征向量由耳甲腔边缘上的角点信息构成，反映出内耳主要纹理结构特征。最后在人耳分类识别阶段，根据耳轮形状特征向量及内耳结构特征向量设计相应的匹配规则，并实现自动分类识别，经在选用的人耳图库上实验，错误接受率(FAR)为0.8％，错误拒绝率(FRR)为6.7％，识别准确率约为92.5％。本文最后介绍了图像的力场转换理论，并通过实验模拟了经过力场转换后人耳图像所表现出的势能井、势能渠等特征，证实了该特征所具有的确定性和唯一性，并且满足图像的缩放、平移和旋转不变性要求，说明将力场转换理论应用到人耳识别领域是切实可行的。