随着信息技术的发展和日益增长的对安全的需要，基于生物特征的身份识别技术在近年来有了迅速的发展。人们正在研究和使用的生物特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹、声音、步态、人体温谱图、基因等，这些生物特征识别技术的研究在对信息安全需求日益提高的今天显示出了很大的优越性。这些现有的生物特征都具有以下的特点：普遍性、唯一性、可采集性和一定时期内的稳定性。本文通过对已有的生物特征识别技术的分析，提出了一种新的观点，利用人类的眉毛进行个人身份鉴定，并就眉毛识别的算法进行了研究。本文的主要工作分成两个部分，第一部分是眉毛图像数据集的建立和预处理；第二部分是眉毛特征的提取和识别。 眉毛图像数据集的建立过程包括图像数据库的设计，采集卡的选择和采集系统的开发以及数据的采集。数据库的设计参考了人脸数据库和虹膜数据库的设计，并确定了合适眉毛识别初期研究的数据集的状态特征。考虑到图像采集卡的性能和支持二次开发，选择了大恒CG300型号的采集卡，并利用它开发出适合工作的数据采集系统。眉毛特征的提取和分类是本文研究的重点。特征提取利用了图像变换经典的方法一付里叶变换，将图像的特征在频域内表现出来，并通过计算频域内的频率谱来表达一幅眉毛图像。通过对矢量量化算法的研究，将其应用到眉毛识别中，用一个特征字符串表示一幅眉毛图像。在分类器的设计部分，延用了串的识别算法，两个串之间的编辑距离通过动态规划的方法来计算，从而确定两个串之间的相似程度。最后，本文通过大量的实验验证了利用眉毛进行个人身份鉴定的可行性及眉毛识别算法的有效性。 最后指出眉毛识别技术中仍然存在的问题以及眉毛识别在生物特征识别中的发展前景。