随着社会现代化水平的提高，快速准确的身份识别技术逐渐成为研究热点之一。颅骨是一种新兴的生物特征，一经提出就备受关注，其突出优点是不受表情干扰和光线约束。作为颅骨应用领域之一的颅骨识别技术融合了模式识别、图像处理、数据挖掘、生物学等多学科技术，广泛用于智能监控、机器智能以及安全防务等领域，具有深刻的理论价值和广泛的应用前景。基于颅骨的身份识别系统主要研究内容包括：系统的总体设计、颅骨图像预处理技术、轮廓提取技术、特征提取和聚类识别技术等五个部分。本文的主要工作内容有系统的总体设计、研究轮廓提取技术以及聚类识别技术三个部分。首先，在系统的总体设计方面，根据系统需求和研究目标设计系统的总体架构，主要包括界面设计、结构设计、功能模块设计以及操作流程设计。其次，在颅骨轮廓特征提取方面，提出一种基于角点检测和Snake模型的X线片颅骨侧位轮廓提取方法，以提高轮廓的提取速度和准确性。采用改进的Harris角点检测算法提取出颅骨图像中的强角点，再筛选出轮廓角点并顺次连接各角点作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线，利用GVF Snake模型算法提取出侧脸轮廓。然后，在身份识别方面，为进一步加快识别速度，对所有样本采用先聚类再分类的处理策略。针对模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心敏感的问题，改进一种基于样本密度的初始聚类中心的选择方法。最后，在系统实现方面，在上述相关技术研究的基础上，实现一套基于颅骨特征的身份识别系统，对研究技术进行验证，并对实验结果进行分析总结。