虹膜识别技术提供了高度安全的个人身份鉴别手段，具有重要的研究与应用价值，是生物识别研究的热点与重点内容之一。目前，国内外在虹膜识别方面取得了大量研究成果，但如何提取与表达虹膜特征尚缺少系统科学的理论与方法指导，研究人员主要依靠自己的经验或尝试来提取与表达虹膜特征，影响了虹膜识别研究的深入。针对上述问题，本文根据虹膜图像的特点，系统分析了虹膜特征的多尺度分析方法选择、信息利用、表现形式、表达范围的理论与应用的优缺点，建立了虹膜特征提取与表达原则。根据虹膜特征提取与表达原则，提出了基于仿生模式的多尺度融合识别方法，克服了传统模式识别处理N+1类的局限性。根据虹膜特征提取与表达原则，提出了基于方向可控金字塔的局部相位编码识别方法，解决了虹膜特征漂移与局部特征难于检测问题，实现了虹膜特征的平移不变性。借鉴面向对象概念与网络开放式分层协议，建立了面向对象的开放式虹膜识别系统框架体系，为虹膜识别测试算法的快速实现奠定了基础。虹膜预处理提供了旋转、伸缩、平移不变的规格化虹膜纹理，为加快虹膜预处理速度，减低虹膜圆定位算法复杂度，提出了预优投票与逐步求精的虹膜定位算法，提供了快速、规范化的虹膜特征提取数据基础。基于JLU—IRIS与CASIA虹膜库对本文所提出方法进行测试，实验结果表明本文所提出的方法是有效的，可满足实际识别需要。本文的研究可为虹膜识别特征提取与表达提供参考与借鉴。