信息化时代飞速发展的今天,网络中身份的数字化和隐性化特点,使得有效的身份鉴定技术受到全世界越来越多的关注。单项生物特征用于身份识别时,有其固有而难以克服的缺点,到目前为止,任何基于单项生物特征的身份识别系统都无法完全满足实际应用的要求。多生物特征的融合与识别是将多种生物特征的信息进行融合,从而完成身份识别的技术。基于多生物特征的身份识别系统能充分利用多种生物特征提供的信息,为单项生物特征身份识别带来的一些实际问题提供了有效的解决方案,从而提高整个生物特征身份识别系统的性能。因此,研究多生物特征的融合与识别方法具有十分重要的意义。本文以人脸识别与虹膜识别为主线,探讨了多生物特征的融合与识别技术,主要内容包括:①研究Fisher辨别分析,总结Fisher辨别分析在人脸识别中的局限性,结合Fisher辨别分析基于线性特征提取的特点以及人脸识别的非线性特征,将核Fisher辨别分析用于人脸识别,有效地获取了人脸图像中由于噪声影响而产生的非线性信息;②小波分析能将图像的高频信号和低频信号进行分离,为此,提出了基于小波分析与核Fisher辨别分析的人脸识别算法,有效降低了特征维数,提高了运算效率;③在虹膜识别方面,根据虹膜的纹理分布特点,深入探讨了虹膜的特征提取方法,提出基于能量加权的子带杂交虹膜识别算法,很好地解决了噪声问题,提取了对噪声不敏感的特征信息;④详细探讨了多生物特征融合理论,结合小波分析与核Fisher辨别分析算法,实现了人脸特征与虹膜特征的融合及识别,有效提高了身份识别的准确性,降低了单项生物特征识别的错误识别率,为多生物特征身份识别提供了一种新途径。