随着计算机技术的不断发展,基于生物特征的身份识别技术逐渐开始发展起来,并在人们生活中扮演着越来越重要的角色。但是目前的的生物特征身份识别系统大多数是基于单生物特征的,例如指纹、人脸。本文从现有的单生物特征识别技术的不足出发,考虑将人脸和静态手形进行融合识别,开发基于人脸和静态手形的多生物特征身份认证系统。在算法理论研究方面,本文重点研究了基于人脸和静态手形的多生物特征识别技术。在人脸识别技术方面,主要研究了图像的光照预处理方法、人脸检测算法以及人脸识别算法。其中人脸检测采用基于AdaBoost的人脸检测方法,该方法对复杂背景具有较强的抗干扰性。人脸识别算法方面,本文结合光照预处理方法重点研究了Eigenfaces、Fisherfaces、LBPHfaces以及基于LBP-PCA的四种人脸识别方法。在静态手形识别方面,本文将四种人脸识别算法成功应用到静态手形识别中,并取得了 95%以上的识别率。在多生物特征融合方面,本文将人脸和静态手形进行了有效融合,融合系统相比于单生物特征识别系统具有更低的误识率,提高了系统的安全性。在实际应用方面,本文结合智能门禁技术,设计实现了一套基于人脸和静态手形识别的智能门禁系统。可以实现人员信息注册、人员信息管理、实时监控以及智能开锁等功能。该系统界面具有较好的交互体验,并且在实际测试中,智能门禁系统的误识率为1.75%、拒真率为8%。