Antecedentes: Los escaneos intraorales (IOS) proporcionan datos precisos en 3D de coronas dentales y estructuras gingivales. Este documento explora una aplicación de IOS en la identificación humana. Métodos: Proponemos un marco de biometría dental para la identificación humana utilizando nubes de puntos dentales en 3D basadas en algoritmos relacionados con el aprendizaje automático, que abarcan tres etapas: preprocesamiento de datos, extracción de características e identificación basada en registro. En la etapa de preprocesamiento de datos, utilizamos el principio de curvatura para extraer contornos de coronas dentales distinguibles de las nubes de puntos originales como muestras de identificación de características holísticas. Basándonos en estas muestras, construimos cuatro tipos de muestras de identificación de características locales para evaluar el rendimiento de identificación con pérdida severa de dientes. En la etapa de extracción de características, realizamos un muestreo descendente de voxel, luego extraemos las características geométricas y estructurales de la nube de puntos. En la etapa de identificación basada en registro, construimos un esquema de registro de grueso a fino para realizar la tarea de identificación. Resultados: Los resultados experimentales en un conjunto de datos de 160 individuos demuestran que nuestro método logra una tasa de reconocimiento de Rango-1 del 100% utilizando muestras completas de contornos de coronas dentales. Utilizando los cuatro tipos restantes de muestras de características locales, se obtiene una tasa de reconocimiento de Rango-1 que supera el 96.05%. Conclusiones: El marco propuesto resulta efectivo para la identificación humana, manteniendo un alto rendimiento de identificación incluso en casos extremos de pérdida parcial de dientes.