生物识别技术是近年来兴起的身份识别技术,由于它利用了人体的某些具有终生不变性与唯一性的特征,使得这种技术不但具有极高的可靠性,而且操作方便快捷。在各种基于生物特征的身份识别技术中, 虹膜不但具有类似指纹的独一无二的个人特征;而且,虹膜是身体中公开的部位,易于通过机器视觉进行远程检查,所以它是一种非侵犯性的生物识别技术,因此,基于虹膜的身份识别系统是目前国内外发展很快的一个研究热点。对称性、短支撑性、正交性和高阶消失矩是信号处理中十分重要的性质,已经证明实系数单小波不可能同时具有这些性质,而多小波可以。这使得多小波比单一小波具有更多的优势,成为小波理论的新发展。多小波的构造方法有多种,其中Micchelli 和Xu 构建的具有自仿映射特性区间的多小波,滤波器推导简单而灵活,具有最短的支集长度,在形成变换滤波矩阵H 时,没有支集重叠部分,在作小波分解后能精确重构,无边界失真效应,在应用时避免了边界延拓。用这种多小波对图像进行处理,能很好地描述图像的局部信息特征,是一种能较好地进行特征提取的方法。本论文的开始部分阐述了由Charles A. Micchelli 、Yuesheng Xu 建立的多小波理论,以此为基础讨论了有自仿映射区间特性的双正交多小波滤波器的推导,以及其滤波器的使用方法,根据双正交多小波滤波器的一般推导方法,构建出了基于三角域的双正交多小波滤波器,并给出该滤波器的分解与重构算法。接着本文对虹膜识别系统的图像获取、虹膜定位、虹膜图像的牲征提取、建立虹膜特征数据库、分类器的设计以及图像之间的匹配进行了讨论,然后给出了识别结果。本论文里用自制的简易图像采集装置进行图像获取;根据虹膜图像灰度分布规律性进行粗定位,Canny 算子和Hough 变换相结合细定位;用基于三角域的双正交多小波滤波器进行特征提取;为了更好的利用虹膜的细节特征,又不失去虹膜的总体特征,在分类器设计时采用了相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法。根据虹膜采集的特点在分类器设计时本文又加入了分块的思想。最后,对本论文算法的抗干扰性进行了讨论。近200 幅虹膜图像的试验结果证明,基于三角域双正交多小波滤波器的特征提取,相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的分类器设计,是有效的虹膜识别系统。