随着人们对社会安全要求的增加，基于生物特征识别的智能身份鉴别方法逐渐受到广泛的关注。由于虹膜识别具有高可靠性和非侵犯性，它正成为生物特征识别领域中的一个研究热点。作为一个应用性很强的研究课题，虹膜识别正在从实验室走向社会应用，但是虹膜识别的研究还远远没有达到完善的程度。本文的工作以建立基于虹膜识别的身份鉴别原型系统为目标，重点研究了虹膜定位和虹膜特征提取与匹配方法。基于虹膜内外边缘近似为圆，当以圆心为坐标原点时，直角坐标中的圆对应极坐标下的直线，通过带有方向选择性的Canny算子，提出基于直线的改进虹膜定位算法，确定内外边缘参数(圆心和半径)；考虑到Daugman虹膜算法与相位一致性算法中均须采用Gabor滤波器，在此基础上，对基于相位一致性的虹膜代码进行改进，提出了基于混合特征编码的虹膜识别算法，在提高算法正确识别率的基础上，降低了算法的错误拒绝率。本文提出的基于直线检测的改进虹膜定位算法和基于混合特征编码的虹膜识别方法，组成了基本的虹膜识别系统。在对中科院提供的虹膜数据库CASIA(共有108个人的眼睛图像，每人7幅，其中3幅用于训练，4幅用于测试)进行实验时，系统的正确识别率达到96.06％，错误拒绝率为3.94％。