二十一世纪的一个显著特征就是身份信息的数字化和隐性化,在这个网络化、信息化的时代,如何准确鉴定一个人的身份,保护信息安全已经成为必须解决的一个关键社会问题。传统的身份鉴别技术已经不能完全满足现代社会经济活动与发展的需要,采用人体自身所固有的生物特征来鉴别身份被认为是本世纪最安全的身份鉴别手段,若将它们与传统身份认证技术相结合,势必大大提高身份鉴别的安全性和准确性。本文对人脸、掌纹、指纹和虹膜等几种生物识别的基本原理和主要方法进行了综述,重点研究了人脸和掌纹识别的基本理论和相关技术。在基于彩色图像的人脸检测中,提出了在考虑光照影响的情况下,将色度空间与Hough变换相结合的快速人脸检测定位算法。对基于Haar-like特征与AdaBoost学习算法的人脸检测方法进行了探讨,对级联分类器的构建给出了分析和评价,指出了级联分类器构建过程中参数的选择方法。在掌纹识别方面,提出了一种新的基于关键点加权的掌纹识别方法,并在此基础上设计了一个同时利用手的几何特征和掌纹的纹理特征进行掌纹识别的多模态掌纹识别系统。该系统将掌纹识别的过程分为粗匹配和精细匹配两个阶段。在粗匹配阶段对掌纹图像进行预处理,得到手指的几何特征和掌纹的感兴趣区域(ROI),然后利用手指的几何特征进行粗匹配,以筛选出一个较小的候选特征模板集合。在精细匹配阶段,首先利用多通道二维Gabor滤波器对掌纹的ROI区域进行滤波,再对滤波后的图像进行关键点加权,以提取掌纹的局部纹理特征。最后将关键点之间的相对距离作为特征向量,用Mahalanobis距离进行特征匹配,实验验证了多模态掌纹识别系统的识别率以及关键点加权方法的有效性。最后,根据嵌入式应用系统工程化设计的思想,给出了基于嵌入式人像识别门禁、人像考勤机和网络摄像机等应用系统的硬件设计架构和关键环节,分析并总结了嵌入式应用系统设计过程中的一些关键问题及其解决方法。