虹膜识别是近些年以来兴起的生物特征识别技术,已经被广泛应用在社会生活的多个领域,这种技术具有很强的生命力。本论文中,在对已经存在的虹膜定位、虹膜特征提取和特征匹配等算法进行深入研究的基础上,分别对其进行改进和创新,达到提高虹膜识别算法的识别率,并加快了虹膜识别算法的识别速度。针对已有虹膜定位算法存在的不足,使用一种定位算法,利用二值化和Freeman链码的内边界定位算法实现了内边界的快速定位；使用Canny边缘检测算子和圆形Hough变换实现了外边界的定位。在本论文中,使用一种新的特征提取方法——基于2-D Log-Gabor子带图像分割方法,应用这种方法能够使得虹膜特征码的维数大大减少,并且使图像具有旋转不变性。使用汉明距离进行计算,用它对虹膜间的相似程度进行判断,从而更好的进行特征匹配。对改进的算法进行验证,结果显示：对虹膜识别算法进行的改进在识别率和识别速度上都有明显提高,达到预期效果。