电子信息时代，人们需要一种更加方便、有效的安全身份认证技术，这种技术就是生物识别技术。生物识别技术是指依靠人类自身所固有的生理或行为特征进行身份验证。由于虹膜生理上具有唯一、稳定和活体的特性以及虹膜识别技术在实际应用中表现出的非侵犯采集、高可靠、高稳定的特点，因此在生物识别领域，虹膜识别技术研究受到科技人员更多重视，成为研究热点。 论文总结了虹膜用于身份识别的独特优势，并对虹膜识别技术的几个关键问题进行了研究，包括虹膜图像获取、预处理、特征提取和模式匹配。在分析了眼球运动机制的基础上，将眼球的跳视运动用于活体虹膜的检测。利用灰度阈值分割结合边界跟踪的方法定位虹膜的内边缘，Canny算子结合Hough变换方法定位虹膜的外边缘。为了消除虹膜图像的平移、缩放所引起的问题，采用了直角坐标到极坐标转换的方法。同时利用直方图均衡化的方法减少了由于光照不均所造成的影响。 虹膜识别的核心技术之一是虹膜图像的特征提取。小波包变换是从小波变换延伸而来的一种更精细的信号分析算法，具有分析高频特征信息的优势。此外，考虑到奇异值特征作为一种性质良好的代数特征，能够有效的描述图像信息的本质特征，论文将小波包分解和奇异值分解用于提取虹膜的特征信息。最后，采用欧氏距离进行匹配得到识别结果。 通过在现有虹膜数据库上的实验，验证了本文识别算法的有效性。