国际公认的虹膜识别专家JohnDaugman博士在虹膜识别方面做了很多开创性的工作,取得了很大成绩.他的大量论文在虹膜识别方面具有权威性和代表性,被广为引用.该文结合JohnDaugman博士的工作,对其算法做了一些改进：（1）该文提出了和JohnDaugman博士的算法完全不同的匹配算法：加权相关算法,即利用两幅图像的加权相关系数作为两幅图像相似性的指标.虹膜的边缘是模糊边缘,因而其边缘的精确定位很难.该文基于此一认识,先把虹膜的纹理信息映射到一极坐标系中,对映射到极坐标系中的虹膜图像的像素赋予不同的加权,再通过计算相关系数来判断两幅图像的相似性.文中给出了试验的结果,证明这一算法是有效的.（2）该文对现代的虹膜识别算法进行了根本的改进,用椭圆模型代替了圆模型.现代的虹膜识别算法都是建立在虹膜的内外边缘是圆形的假定上的,虽然这一假定有其生理学基础,但在图像采集过程中,很难让虹膜与摄像机的成像面平行,当眼睛投影到成像面上时,得到的虹膜图像具有椭圆形边缘.该文基于虹膜边缘是椭圆形这一想法,对检测到的边缘点进行了拟合,并对椭圆的参数进行了估算,试验证明这一改进是有效和必要的.（3）该文提出的形态学滤波的算法可以有效消除虹膜图像中的高亮点及光斑.（4）该文提出了几个指标,用以对自动识别中虹膜图像的质量进行评估.该文利用这些指标对采集到的虹膜图像进行了相关评价,试验数据表明,评价效果是很好的.