随着信息技术的快速发展，安全问题日渐成为人们面临的一个重要而迫切的问题，基于人体生物特征的身份鉴别技术越来越显示出其重要价值。其中，由于虹膜特征具有唯一性、稳定性、识别率高、非侵犯性等优点，所以虹膜识别已经成为当前热门的身份鉴别研究领域。 基于虹膜的识别系统由以下几个部分构成：虹膜获取、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取、匹配与识别。本文针对虹膜识别中虹膜图像预处理与特征提取两个重要问题做了如下工作： 在虹膜图像预处理方面，本文提出首先利用全局阈值和圆拟合的方法获得虹膜的内圆参数，然后通过Canny边缘检测和改进的随机Hough变换方法检测出虹膜的外边缘。最后，对提取后的圆形虹膜图像进行归一化，得到统一的矩形虹膜图片。实验证明该方法有效提高了虹膜定位的速度。 在虹膜图像特征提取方面，本文提出一种新的特征描述方法，该方法利用尺度不变特征变换(SIFT)提取虹膜的局部特征点，并采用主分量分析(PCA)的方法对特征进行描述。生成特征向量后，采用欧式距离和随机样本一致性的方法对虹膜图像进行比较和匹配。实验结果表明，基于主分量分析(PCA)的特征描述子具有更高的辨析力和稳健性，在虹膜匹配的实验中表现出更高的准确性和更快的匹配速度。