生物特征识别技术是21世纪最具研究价值和发展潜力的技术之一。与其它生物特征识别技术相比,虹膜识别技术有着高准确率、高稳定性、高防伪性以及非接触性等优点。由于大规模考勤、远程监控、门禁系统等方面的需求日益增长,嵌入式网络化虹膜识别系统在实际应用中必有大展拳脚之地。本文的主要内容包括:第一,对嵌入式网络化虹膜识别系统进行了总体设计,介绍了各个环节的工作方式,并重点对虹模识别终端的主处理器选型过程和各个子模块的设计过程进行了描述;第二,详细分析了光源、滤波器、镜头等环节对虹膜虹膜采集系统的影响,设计搭建了一套低成本的虹膜采集装置,并在此基础上设计了一种基于普尔钦斑分析的虹膜图像评估采集算法,实现了快速易用的虹膜采集过程;第三,在DM6446-DVEVM硬件平台上,按照基于DaVinci技术的软件开发流程,移植与封装了DSP端的虹膜识别算法,搭建了ARM端基于多线程技术的虹膜识别应用程序框架,实现了数据库、用户交互、网络通信等功能;第四,建立了室内环境下的小规模虹膜数据库HIT_Iris_Version1.1,并在此基础上,利用误识率、误拒率、决定因数、运行时间等指标,对嵌入式平台上虹膜识别算法的精确性、快速性、网络化功能进行了评估。本文的主要贡献在于:首先,搭建了一套低成本的虹膜识别采集系统,开发了一种基于普尔钦斑分析的虹膜图像评估采集算法;其次,集成开发了一个针对DM6446处理器的虹膜识别算法包,方便了虹膜识别算法在类似平台上的移植;再次,基于DaVinci技术,在MontaVista Linux操作系统上构建了多线程虹膜识别软件框架,实现了用户交互、数据库操作等功能;最后,实现了嵌入式虹膜识别系统的网络化功能,为大型生物特征识别平台的研究奠定了基础。