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人耳识别是目前生物特征识别领域中一个新的分支，同时也是数字图像处理领域中极具挑战性的课题之一。由于人耳特殊的生理位置和结构特征使得人耳识别在公共安全、信息安全等领域具有潜在的应用前景，越来越引起人们的关注。目前人耳识别的研究还处于实验测试阶段。本文针对人耳图像具有丰富的纹理特征和边缘特征，利用Gabor波器提取人耳图像特征，在分割形成的多个子窗口中，采用前向浮动选择算法选择最佳的子窗口，相当于最具特征的分类器。其中，本文还采用了PcA和LDA结合的方法对特征向量进行降维。本文实验是在由77个人，每人4幅人耳图像的数据库中进行的，最终的结果显示，这种子窗口的融合的方法，得到了较高的识别率。