信息技术的飞速发展不仅使得身份认证系统的应用环境更加复杂,而且对身份认证系统的识别性能提出了更高的要求。基于人眼虹膜特征的身份认证技术以其高独特性、高防伪性、高准确性和非侵犯性在身份认证领域占据绝对优势,但该技术在算法的识别性能和应用场景上仍有很大的拓展空间。多模态识别技术已经成为生物特征识别领域新的突破点,也是身份认证领域的研究重点和热点。本文针对于复杂环境下对个体身份的鉴别问题,从虹膜识别技术存在的弊端出发,首先对现有虹膜识别算法的不足进行了优化,然后研究了双眼虹膜融合以及虹膜和人脸融合的多模态融合方法,最后基于上述理论研究设计了一套嵌入式的多模态身份认证系统,为复杂环境下对个体身份的高精度鉴别问题提供了解决方案。论文的主要研究内容及创新点如下:（1）针对在虹膜识别时易采集到劣质图像导致识别率低和传统虹膜定位算法效率低的弊端,提出了一种基于人眼灰度和几何特征的虹膜识别算法。首先,采用虹膜图像整体清晰度评估和有效区域评估的双测度评估方法判断采集的图像质量是否合格。其次,将虹膜内外边缘定位流程分为瞳孔分离、瞳孔定位、外边缘粗定位、外边缘精定位四部分,并根据每部分的不同灰度和几何特性采用不同的方法进行处理,实现虹膜内外边缘的快速定位。然后,采用橡胶模板法将定位后的环形虹膜区域展开成相同参数的矩形区域,并使用自适应阈值的二值化方法分离眼睑睫毛噪声区域。最后,本文采用相位分析法提取虹膜特征,二进制编码方式编码虹膜特征,通过对比不同虹膜特征码的汉明距离实现匹配识别。（2）针对单模态生物特征识别技术在应用上存在巨大的局限性的技术瓶颈,本文研究了基于虹膜特征的双眼虹膜的多样本融合以及虹膜和人脸的多特征融合方法。首先,对于双眼虹膜的多样本融合,本文针对于传统采用固定权重在匹配层融合双眼虹膜的方法存在着鲁棒性差的问题,提出了一种基于虹膜图像有效区域评估的匹配层动态加权融合方法,根据虹膜质量评价算法中虹膜有效区域的评估结果调节双眼虹膜各自融合权重占比。其次,对于虹膜和人脸的多特征融合,本文自行构建了基于LBP的人脸识别算法,采用加权加法的匹配层融合方法将虹膜和人脸两种特征进行融合,并设计实验分析了本文所构建的虹膜和人脸识别算法在哪种权重下融合能够取得最好的识别效果。（3）针对传统多模态识别设备便携性较差的问题,在上述算法理论研究的基础之上,设计了一套具备多种认证方式的嵌入式多模态身份认证系统。系统硬件选用AIORK3399Pro C嵌入式主板作为数据处理平台,搭配人脸识别摄像头、虹膜识别摄像头、屏幕显示模组和身份证读取模块等各个外围辅助硬件设备共同工作。系统软件是在RK3399Pro C嵌入式主板部署Linux操作系统,并采用C++语言在QT开发平台设计开发了多模态识别软件。