Personalisierte Head-related transfer functions (HRTFs) können numerisch berechnet werden, wenn die dreidimensionale individuelle Pinnageometrie beispielsweise als Punktwolke genau beschrieben werden kann. Aufgrund der Komplexität der biologischen Struktur der Pinna, ist die Erfassung ihrer Geometrie schwierig. Mit dem Ziel einer einfachen, bedienungsfreundlichen Geometrieerfassung, stellen wir einen Lösungsansatz aus der Bildverarbeitung vor: nichtrigide Anpassung einer hochaufgelösten Pinnapunktwolke an eine verlustbehaftete Pinnapunktwolke. Unterschiedliche Anpassungsalgorithmen wurden auf deren Robustheit bezüglich Störungen in der verlustbehafteten Pinnapunktwolke verglichen. Die Anpassungen wurden sowohl auf geometrische Genauigkeit mittels Hausdorff-Distanz als auch auf psychoakustischer Ebene mittels eines auditiven Modells und prädizierten Lokalisationsfehlern überprüft. Vorläufige Resultate zeigen vergleichbare Lokalisationsfehler wie jene mit akustisch gemessenen HRTFs.