虹膜识别是一种基于人体生理特征的身份识别技术，具有唯一、稳定、识别率高和不易侵犯等优点。随着嵌入式系统的发展以及虹膜识别技术的成熟，将虹膜识别应用到嵌入式系统中成为一个研究热点。在嵌入式系统下，研究可靠性高和实时性好的虹膜识别算法将具有很高的实用价值。　　 本文是在识别率较高的虹膜识别算法的基础上展开研究的。虹膜识别系统主要包括图像采集、预处理、特征提取和模式匹配四部分。本文的主要工作包括：首先研究现有的虹膜定位、特征提取与匹配算法，然后针对嵌入式系统的特点进行改进。在虹膜定位的过程中，首先采用灰度二值化的方法定位瞳孔的边缘，然后采用Canny算子和改进的Hough变换的方法定位虹膜外边缘。用基于线段提取的方法对虹膜图像进行归一化处理，并且由于只涉及一种分析模型，简化了算法的复杂度。接着对归一化后的虹膜图像进行有效区域的划分，采用小波滤波来进行图像纹理特征分析，用方差倒数加权欧氏距离分类器对虹膜图像进行匹配识别，最后在Linux系统下采用Qt编程实现了基于改进算法的虹膜身份识别系统。　　 课题中主要利用中科院自动化所提供的虹膜图像数据库进行实验，经多次测试和实践证明，改进后的算法具有占用空间小、运行速度快的优点，适合应用在嵌入式系统中。