随着人们对社会安全要求的增加,基于生物特征识别的智能身份鉴别方法逐渐受到广泛的关注。由于虹膜识别具有高可靠性和非侵犯性,它正成为生物特征识别领域中的一个研究热点。作为一个应用性很强的研究课题,虹膜识别正在从实验室走向社会应用,但是虹膜识别的研究还远远没有达到完善的程度。虹膜识别系统依据实现平台的不同,主要可以分为基于PC的虹膜识别系统和嵌入式虹膜识别系统两种系统构成。随着虹膜识别系统小型化、高可靠性、低功耗的发展要求,嵌入式虹膜识别系统已经成为未来虹膜识别系统的主要发展方向。而嵌入式虹膜身份识别系统应用的不断深入和产业化程度的不断提高,对其软件部分也提出了更加严格的要求,如高可靠性、高实时性、自适应性等。因此,研究适合于在嵌入式系统中运行的具有高可靠性和高实时性的虹膜识别算法具有很高的实用价值和现实意义。本文就是围绕研究一种在具有较高识别率前提下的,实时性强,代码存储空间少的虹膜识别算法展开研究的,该算法可以较好地支持资源空间都有限的嵌入式系统。本文在先研究他人虹膜定位和特征提取与匹配算法的基础上,提出了自己的改进算法,然后以Linux操作系统为软件开发平台,采用基于C++的Qt/Embedded图形化开发工具来开发实现。其主要内容和创新性成果包括以下几个方面:(一)提出了一种快速的虹膜定位算法。在定位虹膜内边缘时,采用一种将粗定位和精定位相结合的方法来定位虹膜内边界,避免了搜索的盲目性。该算法首先利用瞳孔的几何特性和瞳孔内部灰度分布的特点快速实现瞳孔圆心的粗定位,然后在粗定位的基础上,利用改进的基于主动轮廓线的方法精确计算瞳孔的圆心和半径。在定位虹膜外边缘时,将目前常用的圆形边缘检测算子算法改进为在小范围内搜索外圆的圆心和半径,不少算法假设虹膜内外圆心重合,而本文的算法在复杂度增加不大的情况下,通过设定两个圆心位置不同,从而提高了分析的精确度,增大了虹膜图像定位的适应性。实验结果表明该算法可减少定位时间,而不影响定位效果,满足嵌入式系统对于准确性和实时性的要求。(二)提出了一种可靠性较高,并且存储空间较少和速度较快的虹膜识别算法。根据虹膜纹理外疏内密的特点,首先将归一化后的虹膜分成两个带,用二维Gabor滤波器分别对每带进行相位编码。在对外侧虹膜带进行编码时,考虑到纹理信息较内侧相对较少,本文对同尺度不同方向的Gabor特征利用幅值信息进行融合,对融合后的特征再进行相位编码。这样,既保证了高识别性能,又将虹膜特征码压缩为传统方法的3/4,可提高匹配速度,并节约存储空间,能较好地支持嵌入式系统。(三)分析了基于Qt/Embedded开发环境的整个虹膜识别应用程序的框架结构,然后在本文建立的嵌入式开发环境下对所开发的虹膜识别系统的GUI界面和结果进行了显示。