现实生活中，随着计算机及网络技术的高速发展，信息安全显示出前所未有的重要性。身份鉴定是保证系统安全的必要前提，在金融、国家安全、司法、电子商务、电子政务等应用领域，都需要准确的身份鉴定。基于生理特征(如：人脸、指纹、虹膜)的生物识别技术是利用生物体固有的生理特征作为识别依据。在识别过程中，依靠生理特征的这种唯一性，将个体生理特征预先提取处理并储存，使用中通过将个体即时有效信息和预先保存的信息进行比较的方法来验证他的身份有效性。本文以颅骨CT重建图的二维正面图像为研究对象，结合法医人类学中的相关知识对识别过程中的关键算法进行研究，主要工作包括以下几个方面：1：针对课题研究需要，选择并提取颅骨轮廓、眼眶及其轮廓、下颌角曲线作为颅骨重要特征。2：利用奇异值分解方法对颅骨整体特征进行提取；利用图像配准算法对眼眶进行特征提取，选取互信息最大化作为配准准则。在颅骨成像标准统一的情况下，颅骨的灰度信息有一定的可用性。3：论文中对提取的下颌角曲线的曲率特性进行了研究。对曲线曲率相关度进行研究，实验验证了下颌角曲线的互异性。4：将极半径不变矩、傅立叶描述子、小波描述子作为提取颅骨轮廓和眼眶轮廓信息的主要手段，并且构造了应用于眼眶边界的相对量作为特征量。通过实验验证极半径不变矩和极半径小波描述子对颅骨轮廓和眼眶轮廓有较好的描述能力。论文着重于寻找可靠的特征量和识别算法的研究，进行了大量的仿真试验，结果表明选取的特征及算法在颅骨识别过程中起到了良好的作用。