生物识别技术是利用人体自身的生理特征或行为特征，通过计算机来识别授权人身份的一种有效的识别方法。虹膜具有类似指纹的独一无二的个人特征；更由于虹膜结构的特殊性，使得利用虹膜进行身份鉴别具有更高的准确率。另外，目前由于多种生物识别特征的存在，人们开始考虑融合多种生物特征的识别系统，因此，在这里又继续研究了复杂背景中的人脸检测。本论文包括两大部分，第一部分对虹膜识别系统进行了研究，第二部分研究了复杂背景中的人脸检测。 基于虹膜识别的身份鉴别系统主要包括虹膜图像预处理、特征提取和图像分类三个部分。在虹膜定位过程中，分析了前人一些算法中的不足，结合边缘特征和Hough变换，对内外边缘提出了两种不同的定位方法：对内边缘，采用边缘跟踪和Hough变换相结合的方法；对外边缘，根据外边缘特性结合梯度算子找到梯度最大值对应的圆参数。特征提取阶段，采用多方向多频率的Gabor滤波器来进行图像纹理特征分析。对于图像分类采用了方差倒数加权欧氏距离分类器。与现有的其它虹膜识别系统相比，该系统利用了二维虹膜图像丰富的纹理信息，并且提出了优化的虹膜定位和特征提取算法。 第二部分介绍了复杂背景中的人脸检测，采用了基于肤色的人脸分割方法。对目前亮度和色度直接分离的算法进行了改进，建立了基于不同亮度下色度的肤色模型。 最后对两种生物识别的融合技术进行了展望。