彩色虹膜识别是近年来兴起的生物特征识别技术,是应用数学、图像处理和模式识别等学科的交叉前沿课题,与传统的灰度虹膜识别相比,由于彩色虹膜图像采集更自然,应用性强,受到科学界和企业界的关注,有潜在的巨大影响,市场前景广阔。彩色虹膜识别由于研究时间短,算法不完备,遇到了很多困难,以前的灰度虹膜识别方法不适用,因此,需要探索新的方法。本文针对彩色虹膜识别的关键问题——彩色虹膜定位进行了详细深入的研究。论文提出一种基于椭圆拟合来定位彩色虹膜内外边界的方法,旨在保证定位精度和稳定性的前提下,减少定位所需时间。本文在介绍虹膜识别系统基本原理的基础上,比较和分析了现有的较有影响的灰度及彩色虹膜定位算法及其缺点和不足,并提出改进方案。结合彩色图像的彩色信息和局部特征,同时针对现有定位算法存在的问题,本文提出了一种有效的彩色虹膜定位算法。算法的过程如下,首先估计瞳孔位置,其次进行噪声检测并处理,然后进行虹膜外边界定位和上下眼睑检测,最后进行虹膜内边界定位。虹膜外边界定位采用“由粗到精”的流程,首先利用圆模板估计外圆参数,然后利用椭圆拟合精定位外圆。定位在极坐标展开的图像上进行,首先把在原图像上检测圆形边界的问题转化为在展开图像上检测直线边界的问题,作为粗定位的结果,然后在检测得到的圆形边界附近区域搜索真正的边界,进行椭圆拟合,从而提高了算法的准确性。根据以上步骤得到噪声模板,进行虹膜内边界的定位,提高了定位算法的有效性。本文以包含图像偏转、斜视、运动模糊和噪声干扰严重的低质量彩色虹膜图像构成的数据库UBIRIS V2.0作为实验数据,结果表明,该虹膜定位算法在保证效率的前提下,能有效地排除噪声干扰,提高了定位精度和稳定性,效果较好,实用性较强,实验准确率达到了98.3%。