随着各种生物识别技术在个人身份认证系统中的广泛应用,单一的运用人脸、虹膜、静脉和指纹等生物识别,将面临严峻的挑战。本文结合人脸和指纹实现一种异步串行模式的多特征多模生物识别认证系统,并研究一种能在嵌入式平台实现的多特征融合算法;此外,为了降低功耗、提高系统性能,设计并实现了一种实时移动目标检测算法。由于DSP处理芯片具有高速浮点运算能力、ARM处理芯片拥有很强的控制能力,本文结合DSP和ARM各自优势搭建一种多模生物识别硬件平台。DSP模块中使用TI-RTOS系统结合RF5软件框架来管理人脸图像数据采集、人脸检测算法实现、网络通信、数据传输、串口协议等。ARM处理器实现指纹模块的图像接收、算法处理、认证识别、串口通信等任务。系统的数据交互与数据同步通过串口和网口来实现。系统还需要搭建适合硬件平台的软件开发环境。本文结合计算机视觉库OpenCV,研究基于DSP平台的Adaboost人脸检测算法,测试并实现了在该平台下的实时检测性能。还深入研究了适合嵌入式平台的Gabor、PCA、LDA和LBP等人脸识别算法。并研究分析了一种多特征融合识别算法。经验证,在该平台实现的系统具有便携、易用、节能等优势。本文主要由下面几个部分组成:1、多模生物识别相关的图像处理、机器学习算法、Gabor小波、计算机视觉等相关理论进行研究。2、搭建以ARM和DSP为核心的硬件平台,初始化多模生物特征识别系统的外设模块,包括存储设备、指纹传感器和摄像头等。3、开发基于SYS/BIOS内核的多任务程序,设置存储区域,编写多任务程序实现人脸检测算法。设计通信协议实现DSP与ARM之间的数据交换。4、研究多特征人脸识别算法,并在上位机软件上实现,为系统提供更高安全级别的身份验证方法。