Este trabajo tuvo como objetivo encontrar las regiones faciales más discriminativas entre los ojos y las cejas para características biométricas perioculares en un sistema de reconocimiento facial parcial. Proponemos métodos de análisis multiescala combinados con métodos basados en curvatura. El objetivo de esta combinación era capturar los detalles de estas características en escalas más finas y ofrecerles características en profundidad utilizando la curvatura. Las imágenes de ojos y cejas recortadas de cuatro conjuntos de datos de imágenes 2D de rostros fueron evaluadas. El rendimiento de reconocimiento se calculó utilizando clasificadores de vecino más cercano y máquina de vectores de soporte. Nuestro método propuesto produjo exitosamente detalles más ricos en escalas más finas, obteniendo un alto rendimiento de reconocimiento. Los resultados de precisión más altos fueron del 76.04% y 98.61% para el conjunto de datos limitado y del 96.88% y 93.22% para el conjunto de datos más grande para las imágenes de ojos y cejas, respectivamente. Además, comparamos los resultados entre nuestros métodos propuestos y otros trabajos, y logramos resultados de alta precisión similares utilizando solo imágenes de ojos y cejas.