随着社会经济的发展,目前基于虹膜的身份识别技术是国内外发展很快的一研究热点,并显示了很大的优越性:虹膜是独一无二的个人特征;虹膜特征在人一生中保持高的稳定性;能够对虹膜进行准确的活体检测,有效地防止人工伪造;虹膜图像的采集具有无侵犯性等等。
　　本文详细介绍了已有的两种较成熟的虹膜识别系统:Daugman的虹膜识别系统与Wildes的虹膜识别系统。较深入地研究了虹膜识别算法,并实现了一虹膜考勤系统。本文主要讨论了对虹膜采集装置的改进、定位、图像质量评定、活体检测和编码以及测试统计。
　　在虹膜采集装置方面,提出了利用波阵面扩展采集装置景深的方法。使用波阵面能有效降低采集装置对景深的敏感性,使在离焦距±15cm的范围里采得的图片都能用于身份识别。
　　在定位方面,改进了Daugman的虹膜定位算法,使定位的速度和定位出的虹膜的有效性都有所提高。对瞳孔与巩膜的定位都是分两步进行的,并且对定位的准确性能进行有效检测。对上下眼皮的定位,采用直接去除可能的眼皮区域的方法。
　　在虹膜质量评定方面,作者提出了新的虹膜质量评定方法。通过对图像总体质量的评价、虹膜是否处于图片中心的检测、定位后的虹膜部分质量的检测,从而对虹膜图像质量进行了有效的评定。
　　在虹膜的活体检测方面,提出了利用瞳孔放缩、角膜亮度或能量谱进行活体检测的方法。
　　在编码方面,改进了Daugman的Gabor小波编码算法:对每一象素的特征码加入了有效性标志位,相应地对匹配方法也进行了改进,即只对匹配双方都有效的象素点进行匹配,从而降低了拒识率。
　　在测试统计方面,对本文提出的算法进行了大量测试,主要是对错误接受率与错误拒绝率进行了有效统计,统计结果证明了算法的有效性。
　　最后指出了当今虹膜识别系统还需解决的主要问题,为今后的研究提出了作者的建议。