作为一种新兴的生物识别技术，近年来人耳受到了极大的关注。 在本文中，我们提出了一种新颖的3D耳朵形状匹配和识别系统。 首先，我们提出了一种新的方法来计算3D耳点云上每个点的显着性值，该方法基于平均曲率的高斯加权平均值，可以用于对关键点进行排序。 然后，我们提出使用Poisson Disk Sampling进行显着关键点的最佳选择。 最后，我们使用二次主流形方法将曲面拟合到每个显着关键点的邻域，从而建立每个显着关键点的局部特征描述符。 耳朵形状匹配的实验结果表明，与其他类似方法相比，该系统在形状特