随着信息技术的快速发展，信息安全成为当今社会需要解决的一个重要问题，而准确可靠的身份鉴别又是信息安全的一个重要方面。基于生物特征的身份识别技术因具有区别于传统身份鉴别方式的可靠性高、不会遗失或忘记、使用方便等特点越来越受欢迎。其中虹膜识别以其高可靠性、稳定、不易伪造、非接触采集等特点成为最有前景的生物识别技术之一。目前性能较好的虹膜识别系统因体积庞大、价格昂贵等原因不易推广。　　 得益于光电技术的高速发展，高品质图像采集变得相对容易。CMOS数字图像传感器分辨率已经达到数百万像素。嵌入式技术的发展和嵌入式系统处理能力的大幅度提高使虹膜识别系统的小型化实现成为可能。基于NiosⅡ的嵌入式系统因其先进的SOPC架构以及高密度的FPGA资源的支持使其成为嵌入式系统的理想解决方案之一。　　 论文在分析研究虹膜识别技术和FPGA技术的基础上，针对目前大多系统因虹膜采集困难、体积庞大、价格昂贵等导致系统使用受限、不易推广等问题，提出了基于NiosⅡ嵌入式的虹膜识别方案。在算法设计上，提出了基于边界点搜索和奇异边界点舍弃机制的虹膜定位算法，实现快速准确的虹膜定位;以FPGA硬件加速的方式实现运算量极大的基于Gabor滤波的特征提取算法，保证了系统的可靠性和实时性，实现了虹膜识别算法的优化设计。在系统设计上，采用SOC设计思想，基于FPGA，完成了虹膜识别系统处理板、虹膜采集设备设计以及系统显示模块、PS/2键盘模块等接口电路设计。系统具有虹膜训练、虹膜识别和虹膜库管理等功能。系统采集的虹膜图像质量较好，LCD能够显示动态虹膜图像、开机画面和各种系统提示信息。　　 完成的虹膜识别系统具有成本低、操作简单方便，实时性高、可靠性好等特点。系统测试中虹膜识别过程平均耗时0.3秒，虹膜训练过程平均耗时0.2秒，在对百余人次的测试中系统识别率为94％，拒识率为6％，误识率为0％，达到了预期设计目标。