随着信息技术的飞速发展,信息安全已成为当今重要的研究课题之一。基于人体生物特征的身份鉴定技术愈加显示出其重要价值。虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物特征识别技术,与指纹、掌纹、脸像、声音等特征识别相比,虹膜具有唯一性、稳定性、识别率高、非侵犯性等优点,因此虹膜识别技术已成为当前热门的身份鉴别研究领域。本文介绍了虹膜识别技术的发展现状与应用前景、优缺点及基本原理,并简单阐述了小波变换的理论及其在数字图像处理方面的应用。通过对Daugaman,Wildes, Boles,谭铁牛等的四种成熟的虹膜识别算法的分析和比较,针对虹膜定位、归一化、特征提取、模式匹配等若干关键技术进行了研讨。本文所完成的工作有,在虹膜预处理阶段,首先对虹膜图像做canny运算,然后顺序进行亮度变换和高低阈值操作,接下来我们就可以通过hough变化来确定虹膜的内外边缘圆的半径和圆心了。并通过类似的方法消除上、下眼睑的影响。经过虹膜图像预处理,我们可以得到归一化的虹膜图像。在虹膜特征提取阶段,通过基于Coif N小波变换对其进行纹理特征提取。在模式匹配阶段,用Hamming距离完成模式匹配。实验结果表明,本文所提出的虹膜识别方法实现简单、高效,并且克服了目前虹膜识别算法中存在的噪声等问题。