在这个信息技术高度普及的时代,个人身份逐渐数字化和网络化,安全可靠同时不失便捷的身份认证技术变得不可或缺。基于生物特征的身份识别技术近年越来越多的受到世界各个国家和诸多领域的关注,其中虹膜识别技术所具有的高精确度和高安全性更是得到了全社会的认同。虹膜识别系统包括了图像采集、虹膜定位、特征提取、模式匹配四个部分,本文主要对特征提取和模式匹配两个部分进行了研究,完成的工作有：1.介绍了常用的图像局部特征匹配算法的原理和过程,分析了局部特征算法应用于虹膜识别系统的可能性。结合虹膜图像的特殊性,本文对图像局部特征匹配算法进行了大量的改良和创新,在克服传统局部特征算法计算耗时长、空间需求大的局限性的同时,保留了局部特征算法诸多不变性的优点,成功将其引入到实时虹膜识别系统中,开发出具有实用意义的实时虹膜识别算法。2.提出了虹膜特征描述子在线训练的概念,使得虹膜识别系统在日常的使用过程中,能够自动优化虹膜数据库保存的特征,使系统在长期使用的过程中能够逐步稳定的增加正识率,减少误拒率,并且对采集环境的变化拥有一定的自适应性。3.用MATLAB实现了本文提出的虹膜特征提取与匹配方法,将其移植为跨平台的C++代码,并在算法执行效率上做了相当的优化。使用中科院虹膜数据库V3版,将本文提出的算法及其变种与虹膜识别领域中的经典算法进行了对比评测和详细分析,比较其各自的优劣及其适用场合。本文提出算法的诸多性能指标都优于虹膜识别领域中传统的二维Gabor滤波器算法,其中FMR1000性能指标甚至优异近20倍。4.基于所设计的算法,本文构建了一套用于演示目的的实时虹膜识别系统,采用服务器/客户端架构,充分考虑了现实的使用场景及用户体验。该系统有良好的跨平台支持,具备高扩展性。