现代社会是一个高度交互的社会,身份鉴别己经渗透到日常生活的每一个方面。借助身份标识物品(如钥匙、证件等)和身份标识知识(如口令、密码和暗语等)的传统身份鉴别方法已不能满足现在生活的需要。因此研究一种新的身份鉴别方法已迫在眉睫。生物认证是利用人体本身所固有的生物特征和日常养成的行为特征鉴定个人身份的方法。可以说利用生物识别鉴定人的身份非常方便可靠,能很好的满足现在社会的发展。利用虹膜进行身份鉴定,具有速度快、稳定性强、对人无侵犯等优点,必然会成为未来社会的主流生物认证技术之一。虹膜识别系统主要由图像获取、图像质量评价与防伪、图像预处理和特征提取、特征匹配五个部分组成。本论文在前人研究成果的基础上,结合虹膜识别系统的实际需要,对识别过程中所用的若干算法进行了研究和改进,主要工作如下:在虹膜粗定位方面,本论文认真研究了虹膜粗定位的常用算法。采用均值滤波和直方图统计特性相结合的方法改进了灰度几何投影算法的性能。为窗口估计粗定位算法添加了自适应调整窗口大小的能力。最后,提出了一种基于线段标记的粗定位算法,该算法和几何投影法联合使用,可以实现瞳孔较快且相对精确的粗定位。在虹膜精确定位算法方面,本论文仔细研究了基于Hough变换的圆形检测算法,针对该算法计算量大、耗时多的问题。本论文提出了一种改进的Hough变换的圆形检测算法,该算法通过去除一些干扰点,减少图像中的边缘点个数等方法,缩小了Hough变换的参数搜索空间,减少了Hough变换的计算量,提高了它的实时性。在虹膜特征提取和匹配方面,本论文通过仔细分析虹膜纹理不同频带信息对识别的贡献程度,提出了一种空域局部过零检测循环编码算法。该算法利用信号局部的相关性和过零检测只考虑符号变化的特点,能有效解决在光照不均匀、噪声干扰较大等图像不理想的情况下识别率大幅下降的问题。最后利用支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中的优势,优化虹膜特征的匹配。