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基于脉冲耦合神经网络（PCNN）,提出一种改进的虹膜识别算法。针对虹膜定位准确性这个研究点,引入形态学滤波对人眼图像进行去噪,以提高定位准确性。介绍了PCNN的模型,并对神经元震荡时间序列（OTS）进行统计分析,得出不同虹膜纹理具有唯一的神经元OTS。最后计算OTS的欧氏距离并进行分类,实现了虹膜识别的改进方法。在CASIA-Iris-Interval虹膜数据库中的实验结果验证了该方法的有效性,显示了它比传统算法具有更好的识别率和识别速度。