随着信息技术的飞速发展,信息安全已成为当今重要的研究课题之一。基于人体生物特征的身份鉴定技术愈加显示出其重要价值。虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物特征识别技术,与指纹、掌纹、脸像、声音等特征识别相比,虹膜具有唯一性、稳定性、识别率高、非侵犯性等优点,因此虹膜识别技术已成为当前热门的身份鉴别研究领域。本文介绍了虹膜识别技术的发展现状与应用前景、优缺点及基本原理。通过对目前几种较为成熟的虹膜识别方法的分析和比较,针对虹膜定位、归一化、特征提取、模式匹配等若干关键技术进行了研讨,主要工作如下:①提出了一种新的虹膜定位算法。首先,利用Canny边缘检测算子对虹膜图像进行内边缘粗定位;然后,使用Hough变换检测虹膜图像的外边缘;最后,采用Daugman算子对虹膜图像进行精定位。②通过小波变换对归一化后的虹膜图像进行纹理特征提取,提出了基于Haar小波、小波包分解的两种特征提取方法。③考虑到支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的两分类方法,且具有良好的性能,本文运用支持向量机(SVM)对虹膜特征编码进行模式匹配。实验结果表明,本文所提出的虹膜识别方法实现简单、高效,并且克服了目前虹膜识别算法中存在的如旋转、漂移和比例放缩等问题。