虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术。相对其他生物特征识别技术(指纹识别,面部识别,声音识别等)而言,虹膜识别技术具有以下几个特点:稳定性、高可靠性和非接触性。这些特点使得虹膜识别具有非常广阔的应用前景。本文在前人研究的基础上,对虹膜识别的一些核心算法、嵌入式虹膜识别系统都做了一定的研究和改进。本文主要的研究工作包含以下几个方面:一、在虹膜图像定位算法中,本文研究了二种新的虹膜定位算法。第一种算法是基于灰度信息和分数阶微分边缘检测的,在内边缘定位上由于内边缘定位比较简单因此采用快速的基于灰度信息的方法,在外边缘定位上采用分数阶微分边缘检测的方法。另外一种算法是基于SUSAN边缘检测算子的,主要是侧重于外边缘的定位。由于SUSAN边缘检测算子具有积分特性,不会对虹膜的纹理细节信息造成大幅度的衰减,并且对局部噪声不敏感,因此非常适合在虹膜外边缘定位上的运用,取得了很好的定位效果。二、在虹膜归一化算法方面,本文研究了一种基于极坐标变换的虹膜归一化算法。该归一化算法采用同心圆的方式进行极坐标转换以方便运算,针对归一化图像对比度比较低的情况进行了光照估计。采用了双三次插值和直方图均衡化的方法对虹膜归一化图像进行了增强。三、阐述了嵌入式虹膜识别系统的相关硬件,针对项目情况设计了基于TI DSP平台的DSP/BIOS嵌入式系统,在系统中进行了任务设计调度以及任务间的通信和同步,给出了算法在TI TMS320C6713b上的移植和优化方法。本文研究的虹膜识别核心算法在CASIA虹膜数据库(version 2.0)及实验室虹膜数据库中进行了测试实验,并得出了较好的识别效果。