随着我国信息化技术的深入发展,信息安全日益成为社会关注的重要问题。生物特征识别技术由于自身具有的重要特性,已被广泛的关注和应用,其中虹膜识别技术由于自身的特点(高度准确性、唯一性、稳定性、防伪性和非接触性)而被认为是一种具有高度研究价值和应用前景的生物识别技术。然而在实际的应用中,虹膜识别技术还存在着很多的缺陷,如低质量的虹膜图像干扰、虹膜定位不精确和虹膜特征选取不当等因素都会导致提取的虹膜特征稳定性较差,从而降低整个识别系统的性能。所以对影响虹膜特征稳定性的关键技术研究很有必要。本文首先梳理和分析了国内外虹膜识别技术的研究现状,对当前虹膜识别中的几个主要的虹膜识别算法进行了分析研究,并将这些相关算法进行了比较;然后从整体上详细的介绍了虹膜识别系统的各个部分的内容,以及采用的算法技术;最后详细的介绍了本文在虹膜识别的关键技术上的创新和改进,并在中科院CASIA_V1.0数据库和实验室自建数据库BA上对改进的算法进行了实验分析。本文的主要研究内容如下:1.为了消除低质量的虹膜图像(采集设备和采集环境的差异)对识别系统性能的影响,本文采用了基于Fourier变换的虹膜图像质量评价算法,去除采集的低质量图像,降低虹膜识别系统的误识率。2.针对虹膜外圆定位时受图像质量影响较大,搜索范围增大耗时较长的问题,研究了一种结合统计知识和微分积分定位的虹膜外圆定位算法,缩小了圆周的定位精度,提高了定位速度。3.仔细的研究了虹膜纹理的局部细节特征,提出了一种利用多通道的二维Gabor滤波器对虹膜子块局部细节进行量化的特征提取方法,并结合相位信息组合成特征向量,以此来编码虹膜特征。对数据库中的图像样本进行实验,实验结果表明,本文采用的基于Fourier变换的虹膜图像质量评价算法、改进的虹膜外圆定位算法和基于关键点间特征向量的虹膜特征提取算法,使得提取的虹膜特征具有较高的稳定性,并提高了识别系统的速率和识别正确率,符合现有虹膜识别系统开发技术要求。