虹膜识别系统及应用平台开发是一个热门研究领域。虹膜识别、指纹识别和人脸识别等共同构成了生物识别的总门类,并且已成为近年来的一个研究重点。虹膜识别系统主要应用在银行、仓储等保密场所,在这些场所中进行特定的身份识别。虹膜识别系统具体包括虹膜图像采集、虹膜定位、虹膜图像预处理、特征提取等主要模块。本文在分析研究现有理论算法的基础上,对虹膜识别算法进行了适应性改进,并在OMAP3530硬件平台上实现了整套算法。本文研究的主要内容包含以下几个方面：对虹膜识别算法进行深入研究,特别是对虹膜定位算法进行了改进,并根据实际硬件环境进行了相应的匹配；在整个识别算法的各个部分加入了相应的检测算法,并通过硬件负反馈方式进一步增强了算法的可靠性,提高了算法的识别效率；对OMAP3530芯片的相关技术进行详细分析解读,特别是其开发流程；对ARM+DSP多核嵌入式芯片的组成原理进行了详细解读；对DVSDK下的算法应用开发及调试流程进行了深入研究；完成了虹膜识别算法在DSP端的移植；介绍了虹膜采集终端的Linux操作系统设备驱动程序的设计方法。