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经典的虹膜定位算法主要有基于投票机制的Hough变换算法和Daugman提出的基于微积分的圆形检测算法。本文分别对这两种算法进行了分析和验证,针对这两种算法计算量大的缺点提出了一种改进的瞳孔中心估计方法,以减小定位算法搜索瞳孔中心的范围。与传统的瞳孔中心估计方法相比,本文改进的方法能有效缩小估计中心点与实际中心点的误差范围,具有很强的实用性。