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与其它生物识别技术相比，虹膜识别具有明显的优势。首先，虹膜具有唯一性，其独特而丰富的纹理特征使得其非常适用于身份鉴别；其次，虹膜的特征更为稳定，而且难于伪造，具有更加可靠的安全性能；再次，此外虹膜图像采集时并不需要进行接触，符合身份鉴别发展的趋势。以上特点，使得虹膜技术被认为是未来占主流地位的生物识别技术之一，引起了国内外广泛的关注。
快速、准确和安全是虹膜识别的重要标准。本文在现有虹膜识别方法的基础上从虹膜定位、归一化和虹膜匹配算法模型等三个方面进行了研究，并加以改进，主要的工作有：
(1)虹膜定位过程中，采取了自适应定位虹膜内边缘的算法，对虹膜的定位更加准确，同时提高了定位的速度。
(2)归一化的过程中，采用改进的Daugman橡皮纸模型，解决了虹膜的平移和缩放问题；使用了能量分布检测的方法，确定了虹膜归一化的起始位置，为虹膜的匹配打下了基础。
(3)在徐露等提出的基于灰度曲面匹配的虹膜识别算法的基础上，对其进行了改进，减少了匹配平移次数，提高了虹膜识别的速度；提出了分区域加权求均方差的方法，提高了虹识别的精度。
实验数据表明，采用本文改进的算法，可以使虹膜的正确识别率达到98.30％，等错率为1.02％，与传统方法相比，等错率最低，识别率较高，同时具有更快的识别速度，达到了准实用的标准。