近年来，生物识别技术作为身份识别的手段越来越受到人们的重视。生物识别技术是一种以生物技术为基础，以信息技术为手段，将生物和信息这两种技术融合为一体的模式识别，它是根据人体生理特征和行为特征来识别身份的技术。由于生物特征具有唯一性和一定时期的稳定性，不容易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别产品借助于计算机技术，易完成安全认证、监控、管理等功能。生物识别技术地突破，不仅能带来安全认证、监控与管理以及模式识别等理论的重大发展，而且也将产生重大的社会与经济效应。由于指纹与虹膜识别具有采集方便、特征明显以及唯一性和难于伪造性等特点；另外指纹识别被大家易于接受，虹膜识别具有精度高、长期稳定性、难于伪造等优点。它们是被大家认好的具有发展前景的生物识别技术，具有重要的理论与社会经济意义，因此我们进行指纹与虹膜识别技术的研究，它们的突破必将为人类带来重大的收益。本文通过对指纹与虹膜识别技术的研究，在指纹增强、指纹分类、指纹匹配、虹膜自动采集、虹膜定位、特征提取以及虹膜匹配几个方面进行了改进和创新。通常情况下，指纹容易受到污染和影响，从而造成指纹图像的质量下降。本文在非理想采集条件下，对指纹图像进行增强与复原处理。通过指纹增强方向信息提取方法研究，提出了方向调整法，它更准确表示纹理真实方向信息。与现有算法相比，它具有运算速度快、方向信息准确等特点。在信息提取方法的基础上，提出基于Gabor滤波器的图像增强方法，利用该算法对低质量指纹图像增强处理，特征提取准确性得到显著提高。利用指纹分类算法可以提高自动指纹识别系统的速度，但现有分类算法往往准确率不高，本文针对自动指纹分类中应该考虑的四个方面问题，研究了传统的core点，delta点模<WP=158>型，发展了其定义方法，提出了一种基于core与delta的新型定义的指纹分类算法。实验结果表明，本算法具有较高的分类准确率。指纹匹配通过对两幅给定指纹图像特征模式进行比对，判断该两幅图像是否来自同一个人的同一手指。现有指纹匹配算法往往计算量大，不能满足实时识别的需要，从而影响了自动指纹识别系统的应用。为了解决该问题，我们根据指纹的形态结构，提出了三种基本指纹图像和结构特征的指纹匹配方法：一、基于曲线结构和三角法的指纹匹配算法，通过对指纹图像中的特殊特征点------图像中心部孤立端点所连纹线进行跟踪采样，取得纹线上两个固定点，再利用矢量三角形法，快速确定参考点和旋转、平移参数，避免了在一般的点模式匹配算法中选取参考点进行的逐点反复搜索而消耗大量时间的弊病；二、基于三次样条曲线的指纹匹配算法；三、基于二维群集的点模式匹配算法。本文根据虹膜几何和生理特点，进行了虹膜识别系统的研究，主要包括虹膜自动采集、图像预处理、边缘定位、特征提取、模式匹配等过程。本文利用基于视觉特性的虹膜质量评价方法进行虹膜自动采集，该系统能够自动地完成采集需要，并且采集质量完全满足图像处理的需要，具有质量高、纹理清晰、定位方便等特点。图像中除了虹膜纹理部分，还包括其他非纹理成分，为了识别的精度和准确性，必须进行虹膜边缘定位。目前的定位算法通常处理时间长等缺点，我们利用粗、精相结合的方法进行虹膜内边缘定位，它既能保证定位的准确性，又使定位效率得到提高，同时利用外缘非定位方法和梯度累加值比对的方法对外缘进行定位，取得了较好的定位效果。小波变换是一个时间和频率的局域变换，能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，被誉为“数学显微镜”。因此，我们利用小波变换的方法对虹膜特征提取。利用Gabor基、小波过零点、实Gabor的方法对虹膜特征提取，取得较好的实验效果。为了加快计算速度，我们利用神经网络、基于最小二乘方法、基于优化原理方法进行Gabor基的提取；同时Gabor基表现伟复数形式，带来计算量的增大，为了克服其影响，我们利用实Gabor进行特征提取，取得较好的实验效果。虹膜特征匹配，我们提出了匹配判决评价函数——能量结点因子相异函数，在实验中与目前算法进行比较，证明系统具有较强的鲁棒性和准确性。虽然研究过程中取得大量成果，但仍存在一系列问题需要解决，它将是我们今后工作的重点和方向。它们表现为：①目前的指纹、虹膜分类识别主要集中为一对一模式，今后<WP=159>应该进行一对多模式；②随着虹膜、指纹数据量的增大，必须寻求一种能够进行它们快速分类、识别的方法③目前的生物识别研究比较多，但没有一个固定的软件开发模式和规范，为了软件的移植和其它应用系统的接口，必须进行软件模式的研究。