生物识别技术是进几年来兴起的身份识别技术,由于它利用了人体某些终生不变性和非侵犯性的特征,因此具有很高的可靠性和安全性,而且操作方便快捷。人体有各种外部特征,如指纹、人脸、眼睛、虹膜等等。虹膜由于其特殊结构,使得利用它进行的身份鉴别具有更高的准确率。目前虹膜识别技术被广泛认为是最具有推广价值的生物识别技术之一。本文主要的研究工作有:1.在分析已有虹膜图像质量评估算法的基础上,提出了基于点锐度的虹膜图像质量评估算法和基于多分辨率分析的虹膜图像质量评估算法,这两种算法对虹膜的清晰度、眼睑睫毛的遮挡等系列问题进行了考虑,具有很强的通用性。2.针对已有虹膜定位算法耗时较长和准确率不高等特点,本文提出了新的基于灰度信息的虹膜定位算法,该算法通过搜索灰度曲线上灰度梯度值最大的点来获得虹膜边界点,并通过曲线拟合定位虹膜边界的位置,这样避免了以往算法在搜索边界时的反复迭代,大大提高了定位速度。针对该算法对光照条件较敏感的不足,本文又提出了新的基于小波多分辨率分析的虹膜定位算法,该算法通过对灰度曲线的细节分量进行分析,得到虹膜准确的边界点位置。该算法不受光照条件的影响,在一定程度上可以避免眼睑和睫毛的遮挡,具有很强的稳定性,其性能明显优于已有的算法。3.详细介绍了Gabor虹膜编码方法,给出了多种参数方案。提出了一种简单高效的基于多分辨率分析的特征提取和匹配方法。4.给出了算法在TI TMS320 C6713b上的移植和优化方法和针对项目设计硬件平台的μC/OS-II嵌入式系统剪裁移植和应用程序编写方法。所有的算法都在CASIA标准虹膜库上进行了测试,实验结果表明,本文提出的算法在处理速度上和识别准确率上都有所提高。系统运行稳定,处理一枚虹膜图像的时间小于0.2秒。