当今社会信息飞速发展,个人信息安全是信息时代备受关注的问题。身份信息识别技术作为可有效保护信息安全的手段一直是热点研究方向。基于生物特征的身份信息认证识别技术以其稳定性、可靠性及安全性等优点被广泛应用于各领域。但在实际应用中,单模态生物特征识别技术存在如特殊人群生物特征损坏或缺失,防伪性较差等固有缺陷。针对此问题,本文提出了基于SOPC的人脸、虹膜、指纹三种单模态生物特征融合识别方案,可有效弥补上述单特征识别技术的不足。本文具体工作如下:1.单模态生物特征识别的研究。在阅读大量文献后,本设计选择了具体使用的人脸、虹膜及指纹三种生物特征识别的相关算法,并对其进行验证。其中,本文针对虹膜定位算法做出了改进,通过对瞳孔中心位置进行估计,并在此基础上利用先验知识减小大量无用边缘点,实现快速虹膜定位。同时本文还对传统指纹特征提取算法做出了改进,在提取特征的同时去除伪特征点,提升指纹特征提取速度。2.人脸、虹膜、指纹融合识别的研究。本文选定在分数层融合三种生物特征,并根据实际需求设计了人脸+虹膜、人脸+指纹、虹膜+指纹三种融合方案。针对传统分数层加权融合算法计算量大、权值分配固定等缺点,本文提出了自适应加权融合算法。通过判断单生物特征识别系统的可靠性确定融合方案,再根据不同权值的融合系统的可靠性确定最终最佳融合权值,以得到性能最佳的融合系统。3.SOPC系统的开发。本文通过硬件描述语言对按系统需求添加的IP核进行连接,完成了系统的硬件开发,将PC端验证可行的算法采用C语言编写并在Nios II处理器上运行实现,完成了系统软件开发。最后将整个系统在DE2-115开发板得到了验证,初步实现了融合身份识别系统。