生物识别技术是根据人体自身所固有的生理特征或行为特征来进行身份识别。与传统的识别方法相比,生物特征的身份识别技术不存在携带不便、丢失、遗忘的问题,而且伪造极其困难,因而具有极高的可靠性与安全性。在人体的各种外部特征中,如指纹,人脸,眼睛,虹膜等,虹膜作为重要的身份鉴别特征,具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点。这使得利用虹膜进行身份鉴别具有更高的准确率,目前虹膜识别技术被广泛认为是最有前途的生物识别技术之一。本论文详细介绍了虹膜识别技术的研究现状及研究意义、虹膜的生理结构及虹膜识别系统的组成;并进一步研究了虹膜识别的各个步骤,即图像预处理、特征提取及编码和匹配识别,其中重点研究虹膜图像的特征提取及编码。在虹膜图像的预处理过程中,采用一种粗定位与精定位相结合的方法来快速定位瞳孔的中心及半径。采用二值化的方法进行虹膜内边界的粗定位;根据“非共线的3点确定1个圆”的原理进行虹膜外边界的粗定位。减少定位搜索的盲目性,节省计算时间,降低定位过程的复杂性。采用Hough变换对虹膜进行精定位。在特征提取及编码匹配过程中,本论文首先将归一化后的二维虹膜图像转换为一维灰度信号,从而减小了运算量;然后运用紧支撑的二次样条小波对构造的一维灰度信号进行分析,选取适当尺度上的小波变换结果进行量化,构造出二进制的特征向量,从而降低了算法复杂度,提高识别速度;最后采用Hamming距离进行移位匹配识别,实现了识别的旋转不变性。本论文通过大量实验对该算法进行了验证性实验,证明该算法是切实可行的。