随着科学技术的飞速发展,人们的安全意识不断提高,传统的识别手段己不适应现代生活的需要,基于生物特征的身份识别技术进入迅速发展的阶段。现有各类生物识别技术中,虹膜的可靠性、唯一性、不可伪造性等优点使得虹膜识别能够被深入研究并广泛应用。本文深入地研究了虹膜识别技术中一些关键问题,主要工作如下:1.提出了基于阈值与Canny算子相结合的虹膜定位算法。该算法首先利用灰度图像的阈值分割技术分离瞳孔,然后用边界跟踪法得到虹膜内边缘,接着利用Canny算子和经典的Hough变换结合求出虹膜外边缘,从而实现虹膜区域定位。2.提出了基于虹膜图像中连通区域比值的眼睑及睫毛去除方法,该方法在保留虹膜特征点同时能很好的将眼睑及睫毛等噪声去除。3.提出了基于熵及不变矩的虹膜特征提取和匹配算法。该算法首先将虹膜图像进行分块,并计算出每个分块的信息熵,以构建图像的熵矩阵;提取该矩阵的10个不变矩作为虹膜识别的特征向量,并保留在数据库中作为虹膜识别的模板;以特征向量的欧氏距离作为识别虹膜的依据。4.进行了大量的实验测试了本文提出的算法,并对实验数据进行了详细分析。结果表明来自于同一人的虹膜特征向量的欧氏距离99%的数据在(0.7~0.9)范围内;不同人的虹膜特征向量距离99%的数据在(1.2~1.6)范围内。实验还表明该算法具有旋转不变性和缩放不变性。实验结果表明本文中提出的虹膜识别算法数据存放量少,匹配速度快,匹配结果有效可行。