生物特征识别 (Biometrics)技术是依靠人类自身所固有的生理或行为特征进行身份验证，它是一种崭新的身份识别技术，在金融、国防、信息安全等领域有着广泛的应用前景。如虹膜识别、指纹识别、人像识别等等许多生物特征的识别技术。但是，每个生物特征的识别，又有其难以克服的缺点，为了提高身份鉴别的准确度，所以在单个生物特征识别的基础上，产生了多生物特征的识别技术。本文就是在虹膜识别和指纹识别的基础上，研究多模式生物特征的识别技术。 本文主要内容具体如下。 (1)阐述了虹膜识别技术的原理。先介绍了虹膜的生理特征，然后介绍了我们自主研发的虹膜图像采集装置的工作原理，又介绍了通过我们的采集仪，收集到的虹膜图像数据库。总结了虹膜图像的预处理、特征提取和图像的匹配。虹膜的预处理是从虹膜的定位，虹膜的归一化和虹膜图像的增强，这几个方面来阐述的。虹膜的特征提取，主要介绍的是基于数学变换的方法。对虹膜特征识别原理的了解，有助于多模式生物特征信息的融合。 (2)阐述了指纹识别技术的原理。先介绍指纹的生理特征，然后介绍指纹图像采集仪的工作原理、指纹图像库、预处理、特征提取和图像的匹配的一些方法。图像的预处理，从前后的背景分离、指纹的图像滤波、指纹的方向图、二值化和指纹细化几个方面说明的。对指纹特征识别的机理的深入研究，将有助于多模式生物特征融合。 (3)对数据融合理论作了深入的研究，介绍了数据融合的基本原理、数据融合的融合层次、融合框架以及各种层次的融合算法。并根椐这一理论，设计了多模式生物特征的识别框架。根据虹膜识别与指纹识别的特点，设计了它们融合框架。 (4)在融合框架的分数层 (scores level)上，提出了基于神经网络的虹膜识别与指纹识别。介绍了神经网络的基本原理和方法，主要介绍了BP神经网络及其改进算法，并设计了虹膜识别和指纹识别的神经网络分类器，为抽象层的融合提供了所需的数据。 (5)在融合框架的抽象层(abstract level)上，提出了基于D-S证据理论多模式生物特征的识别。介绍D-S证据理论的基本原理，包括基本定义，融合法则等，设计了基于D-S证据理论的虹膜识别和指纹识别的在抽象层上的融合。