随着信息化的高速发展,信息安全问题更加突出,传统的身份认证技术已经无法满足人们对高安全性的要求。生物识别技术因其自身的高可靠性引起了广泛的关注。虹膜识别技术是生物识别技术中极具代表性的一种,凭借高稳定性、高防伪性、活体识别和非侵犯性等众多优点,迅速成为了当今的研究热点,对于提高虹膜识别系统识别速度的研究有着重要的意义。本文在详细介绍了虹膜识别系统的各个组成部分后,深入研究了虹膜特征提取和匹配环节,针对虹膜图像旋转问题,提出了一种虹膜匹配的加速方法。在虹膜图像采集过程中,由于人头部的倾斜等原因,采集到的虹膜图像存在一定的旋转角度,这种现象会严重影响虹膜识别系统的性能。本文在分析了现有的循环移位法、旋转角度估计法等几种用来解决虹膜图像旋转问题的方法的优缺点后,提出用分步匹配的方法来加速虹膜特征匹配的过程。该方法将研究重点放在虹膜编码匹配对齐的过程上,针对虹膜编码的特点,采用抽样的方法来快速找到对齐的位置。与此同时,论文还证明了该方法在加速匹配的同时能够保证系统的识别性能基本保持不变。最后,在实现分步匹配法的基础上,本文还对该方法进行了进一步的研究,提出了两种改进的方法,在略微牺牲系统识别性能的前提下,能够获得更多的加速空间。本文实验所用的虹膜图像来源于中科院自动化研究所公开的CASIA1.0虹膜数据库,并分别在MATLAB和LINUX/C环境下进行了对比实验。结果表明,本文提出的虹膜匹配加速方法能够在保证虹膜识别系统识别性能基本不下降的情况下,取得较好的匹配加速效果。