虹膜识别技术
虹膜识别_介绍及优势
虹膜识别_介绍及优势虹膜识别是一种生物特征识别技术，通过分析和识别人眼虹膜的独特特征来确认人的身份。
虹膜是眼球前部上皮组织中的一种，拥有丰富的个人特征，包括纹理、颜色、结构等。
虹膜识别技术在安全性、准确性和可靠性方面具有独特的优势，被广泛应用于身份验证、安全控制、银行交易及边境安检等领域。
虹膜识别技术的优势如下：1.高精度和准确性：虹膜识别技术的识别准确率非常高，甚至可达到百万分之一的误识率。
虹膜纹理的复杂性极大地提高了准确性，能够保证个体间的稳定性和唯一性。
2.快速和高效：虹膜识别技术的识别速度非常快，通常只需要几秒钟甚至更短的时间即可完成识别。
这使得虹膜识别技术非常适用于需要快速身份验证的场景，如边境安检等。
3.非接触性：虹膜识别技术不需要接触任何设备或传感器，只需要在适当的距离内进行扫描即可完成识别。
这不仅方便了使用者，还能够避免传统生物识别技术中可能存在的交叉感染问题，提高了用户体验。
4.防伪性和安全性：虹膜识别技术基于个体的生物特征进行身份验证，无法被模拟或复制。
这使得虹膜识别技术非常难以被欺骗或篡改，大大提高了身份认证的安全性。
其在防止身份冒用等方面的优势被广泛应用于金融、边境安检等需要高安全性的场所。
5.非侵入性：与其他生物识别技术相比，虹膜识别需要的操作非常简单，并且没有任何不适感，不会对使用者造成任何伤害。
这使得虹膜识别技术更受用户欢迎，能够更广泛地应用于个人设备、手机解锁、门禁系统等领域。
6.广泛应用领域：虹膜识别技术的应用领域非常广泛，可以用于个人身份验证、边境安检、出入口管理、金融交易验证等场景。
同时，虹膜识别技术还可以与其他技术相结合，如人脸识别、声纹识别等，提高识别的准确性和安全性。
虹膜识别技术的优势使得其成为当前生物识别技术中最可靠和安全的一种。
然而，虹膜识别技术也存在一些挑战，如设备的成本高、对环境要求较高等。
但随着技术的发展和成本的下降，虹膜识别技术将会进一步普及和应用于各个领域。
瞳孔识别技术原理
瞳孔识别技术原理
瞳孔识别也叫虹膜识别，其技术是通过红外线来对人眼扫描，并通过图案特征点的位置来判定相似程度，虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。
虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像采集、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储；
图像预处理是指由于拍摄到的眼部图像包括了一些多余的信息，并且在清晰度等方面不能满足要求，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作；
特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码；最后，特征匹配是指根据特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证，从而达到识别的目的。
对虹膜识别技术的认识误区
有很多人并了解什么是虹膜识别技术，在加上一些电影产品错误引导。
所造成的理解也就不同。
眼纹识别、眼球识别和虹膜识别不是一回事。
对于特征采集来说，眼纹识别与眼球识别更加类似。
眼纹识别与眼球识别其实是对眼白部分的信息进行提取与识别。
这里要提取的是眼白部分的血管构成，对着镜子仔细看看，你就能看到自己眼白部分那些淡红色的小血管，通过高像素的前置摄像头捕获到这些血管还是完全没问题的。
而“虹膜识别”就是对我们瞳孔外边那一个圆环来进行信息数据的提
取和识别，虹膜就像指纹一样有着明显个体差异。
通常情况下，虹膜识别取景框中不是彩色画面，而是偏绿色的图像，就和市面上那些红外夜视仪拍摄下来的图像很近似。
所以说，严格意义上的虹膜识别，是结合了红外与夜视摄像头来提取人眼信息的。
生物识别技术的虹膜识别教程(四)
生物识别技术的虹膜识别教程生物识别技术一直以来都是科技领域的热门话题，其中虹膜识别技术作为一种高度安全、准确性高的生物识别方式备受关注。
虹膜识别技术通过扫描人眼中的虹膜纹理来进行身份验证，因此被广泛应用于安防系统、手机解锁、门禁系统等领域。
在本文中，我将为大家详细介绍虹膜识别技术的原理和操作方法。
一、虹膜识别技术的原理虹膜识别技术是基于虹膜在每个人眼睛中的唯一性而设计的。
虹膜是位于眼球和眼睑之间的一块组织，它的颜色和纹理是每个人都不同的，且不会因为年龄、环境等因素而改变。
虹膜识别技术通过扫描虹膜的颜色和纹理信息，然后将这些信息转换成数字代码，形成一个虹膜特征库。
当用户需要进行身份验证时，系统会再次扫描虹膜，将扫描到的虹膜信息与特征库中的信息进行比对，从而确认用户身份。
二、虹膜识别设备的选择虹膜识别设备通常包括虹膜摄像头和虹膜识别软件。
在选择虹膜识别设备时，需要考虑设备的分辨率、对比度、识别速度等因素。
高分辨率的虹膜摄像头能够捕捉更多的虹膜细节，从而提高识别的准确性。
而高对比度和快速识别速度则能够提高用户体验。
此外，虹膜识别软件的稳定性和安全性也是选择设备时需要考虑的因素。
三、虹膜识别的操作方法1. 注册虹膜信息在使用虹膜识别设备之前，用户需要首先进行虹膜信息的注册。
注册虹膜信息通常需要在设备上进行，用户只需凝视摄像头，系统会自动扫描并存储虹膜信息。
在注册时，建议多次进行扫描以确保虹膜信息的完整性和准确性。
2. 使用虹膜识别设备注册完成后，用户可以使用虹膜识别设备进行身份验证。
在设备前站立或坐下，凝视摄像头，系统会自动扫描虹膜信息并进行比对。
一般情况下，识别速度非常快，用户只需眨眼或稍微移动一下眼睛即可完成验证。
3. 虹膜识别的注意事项在使用虹膜识别设备时，需要注意保持眼睛与摄像头的适当距离，通常是20-30厘米。
同时，避免过分眨眼或眨眼过慢，以免影响扫描效果。
另外，在光线昏暗或过亮的环境下，虹膜识别效果也会受到影响，因此需要选择适宜的环境进行使用。
虹膜识别技术介绍
虹膜识别技术介绍虹膜识别技术的原理是利用红外光或可见光对眼睛进行扫描，然后通过图像处理和模式识别算法提取出虹膜纹理特征，最后与预先存储的虹膜特征进行比对来进行身份认证。
虹膜的纹理特征包括纹路、纹孔和纹脊等，这些特征在每个人的双眼中不同，具有极高的独特性和稳定性。
虹膜识别技术具有许多优点。
首先，虹膜对光照、年龄和表情等因素的影响相对较小，因此具有更高的准确度和可靠性。
其次，虹膜是固有的，不易被伪造或复制，具有较高的防伪能力。
此外，虹膜识别技术对被识别者没有侵犯隐私的行为，可以实现非接触式的身份认证。
虹膜识别技术目前已经广泛应用于多个领域。
在安全领域，虹膜识别技术可以应用于边境安检、机场安全、银行保险、政府机关等场所的身份认证和门禁控制。
在企业管理领域，虹膜识别技术可以应用于考勤打卡、会议签到、机房管理等场景，提高工作效率和管理效果。
在医疗领域，虹膜识别技术可以应用于医院的身份验证和病历管理，提高医疗服务的质量和效率。
此外，虹膜识别技术还有一些挑战和限制。
首先，由于虹膜识别需要高分辨率的图像和专门的设备支持，因此成本较高，不适用于一些资源有限的场所。
其次，在使用虹膜识别技术时，需要被识别者主动合作，有时可能会出现用户不适应或者不配合的情况。
最后，一些疾病、手术或眼部损伤等因素可能会影响虹膜辨识的准确性。
虹膜识别技术的发展前景广阔。
随着技术的进步，虹膜识别设备将变得更加小型化、高效化和便携化。
同时，虹膜识别技术也可以与其他技术结合，如人脸识别、声纹识别等，进一步提高识别准确度和可靠性。
虹膜识别技术将在更多领域得到应用，推动社会的数字化、智能化和安全化进程。
总之，虹膜识别技术是一种高安全性、高准确性的生物特征识别技术，具有广泛的应用前景。
随着技术的进步和成本的降低，虹膜识别技术将在更多领域发挥重要作用，为社会带来便利和安全。
虹膜识别技术原理
虹膜识别技术原理一、概述虹膜识别技术是一种生物识别技术，通过对人眼虹膜进行图像采集和处理，提取出唯一的虹膜特征信息，实现个体身份认证。
虹膜识别技术具有高精度、高安全性、非接触式等优点，在金融、公安、边防等领域得到广泛应用。
二、虹膜的定义和结构虹膜是人眼中位于角膜和晶状体之间的彩色环形组织，其主要功能是控制瞳孔大小和调节进入眼球的光线量。
虹膜由前表皮层、前纤维层、后基质层和后纤维层四个部分组成。
前表皮层：位于虹膜表面，由多层扁平上皮细胞构成。
前纤维层：由纵向排列的平滑肌纤维和血管组成。
后基质层：由胶原纤维网格构成，其中夹杂着色素细胞和血管。
后纤维层：由环形排列的平滑肌纤维和少量胶原纤维组成。
三、虹膜识别技术原理虹膜识别技术主要包括图像采集、图像处理和特征提取三个步骤。
1. 图像采集虹膜识别系统首先需要获取人眼虹膜图像，通常采用非接触式的方式，即通过红外线摄像机或光学摄像机对人眼进行拍摄。
由于虹膜在不同的光照条件下呈现出不同的颜色和纹理，因此在采集过程中需要控制光照和距离等因素，以保证图像质量和一致性。
2. 图像处理虹膜图像采集后需要进行预处理，以去除噪声、增强对比度等。
常用的预处理方法包括滤波、直方图均衡化、边缘检测等。
其中最关键的是对虹膜边界的定位和分割，通常采用基于边缘检测或区域生长算法来实现。
3. 特征提取特征提取是虹膜识别技术中最核心的步骤。
由于每个人眼中的虹膜纹理都是唯一且稳定的，因此只需要提取出虹膜纹理特征即可实现身份认证。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、高斯滤波器、小波变换等。
四、虹膜识别技术的应用虹膜识别技术在金融、公安、边防等领域得到广泛应用。
具体包括：1. 银行：虹膜识别技术可以用于银行客户身份认证和交易授权等。
2. 公安：虹膜识别技术可以用于刑侦破案和公安系统内部身份认证等。
3. 边防：虹膜识别技术可以用于边境检查和海关通关等。
4. 企事业单位：虹膜识别技术可以用于员工考勤和门禁管理等。
虹膜识别技术
虹膜识别技术虹膜识别技术是一种基于虹膜生物特征的身份识别技术，它利用虹膜的独特性和稳定性进行身份认证和安全验证。
虹膜识别技术是目前广泛应用于安防领域的一项重要技术，它与其他识别技术相比具有更高的识别准确性和较低的错误识别率。
本文将介绍虹膜识别技术的原理、应用领域以及未来发展趋势。
虹膜识别技术是一种生物特征识别技术，它利用虹膜中的纹理特征来识别和验证个体身份。
每个人的虹膜纹理是独一无二的，就像指纹一样具有唯一性。
虹膜识别技术通过采集个体的虹膜图像，提取虹膜纹理特征，并将其转化为数字码以进行比对。
虹膜图像采集一般使用红外摄像机或虹膜成像仪，通过红外光照射可以清晰地显示出虹膜的细节。
虹膜识别技术具有许多优点。
首先，虹膜识别不需要接触物品，非接触式采集方式更加卫生和方便，并且可以在远距离进行识别。
其次，虹膜识别的准确性高，虹膜的纹理是稳定的，不会随着时间的推移而改变，也不会受到环境因素的影响。
再次，虹膜识别速度快，只需要几秒钟即可完成一次识别，适用于高效率的身份验证。
此外，虹膜识别还具有抗伪造性和高度安全性，虹膜纹理是个体的先天属性，很难被伪造或冒用。
虹膜识别技术在安防领域有着广泛的应用。
首先，虹膜识别可以用于门禁系统，取代传统的刷卡和密码识别方式。
只需要通过虹膜扫描，就可以快速准确地辨别出合法用户，增强了门禁系统的安全性。
其次，虹膜识别可以应用于边境检查和出入境管理。
通过虹膜识别技术，可以快速准确地辨别旅客的身份，提高边境检查的效率和准确性。
虹膜识别还可以在机场、火车站等公共场所进行安全检查和人员筛查，有效防止危险和非法行为。
虹膜识别技术的发展也面临一些挑战和未来的发展方向。
首先，虹膜识别设备的成本较高，限制了其在大规模应用中的普及。
随着技术的进步和市场竞争的加剧，虹膜识别设备的成本将逐渐下降，使其更加经济实用。
其次，虹膜识别技术需要对个人隐私进行保护，防止虹膜信息被滥用和泄露。
在数据采集、存储和传输过程中，需要采取相应的安全措施和加密算法，确保虹膜信息的安全性。
虹膜识别技术原理_虹膜识别技术优缺点
虹膜识别技术原理_虹膜识别技术优缺点虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。
虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。
虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。
例如，在好莱坞大片中，通过扫描眼睛视网膜开启保密房间或保险箱的炫酷场景，大家一定还记忆犹新吧！使用虹膜识别技术，为需要高度保密的场所提供了高度安全保障。
下面介绍虹膜识别技术原理及虹膜识别技术优缺点。
虹膜识别技术原理虹膜是瞳孔周围的环状颜色组织，它有丰富而各不相同的纹理图案，构成了虹膜识别的基础。
虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。
虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。
理论上找到两个完全相同的虹膜的概率是120万分之一。
这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。
虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。
虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：1．虹膜图像获取使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。
2．图像预处理对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。
虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。
其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。
虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。
虹膜识别技术
多生物特征 融合
嵌入式系统 集成
深度学习算 法优化
跨平台应用 开发
06
产业链构成：包括硬件制造、软件开发、服务提供等环节 上下游关系：与移动设备、金融、教育、安防等行业有密切联系 竞争格局：市场份额较为分散，国内企业竞争力逐渐增强 发展趋势：随着技术进步和应用场景拓展，产业将迎来更大发展空间
提高安全性：虹膜识别技术可以增强身份验证的安全性，减少身份盗窃等 犯罪行为。
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虹膜识别的稳定性：虹膜识别技术可以准确、快速地识别目标个体，即使在 光线昏暗、目标距离较远等不良情况下也能保证较高的识别精度。
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虹膜信息的保护：在进行虹膜识别时，用户的个人信息和生物特征不会被泄 露，因此可以很好地保护用户的隐私。
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虹膜识别技术的安全性：虹膜识别技术采用了高级加密技术，可以防止黑客 攻击和非法获取用户信息，从而保证了用户信息的安全性。
竞争格局：市场份额较为分散， 龙头效应不明显
发展趋势：技术升级、应用拓 展、政策支持
虹膜识别技术将得到更广泛的 应用
虹膜识别技术将不断升级和完 善
虹膜识别技术将与人工智能等 新技术融合发展
虹膜识别技术将成为生物识别 领域的重要发展方向
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虹膜信息的唯一性：每个人的虹膜信息都是独一无二的，这使得虹膜识别具 有很高的安全性。
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挑战：虹膜识别技术 的安全性和隐私保护 存在被破解和滥用的
风险
机遇：随着技术的发 展和应用的深入，虹 膜识别技术的安全性 和隐私保护技术将得 到进一步发展和完善， 为人们的生活带来更 多便利和安全保障。
虹膜识别技术原理
虹膜识别技术原理虹膜识别技术是一种高级的生物识别技术，用于识别人眼中的虹膜。
虹膜是人眼中的一个环形结构，它位于瞳孔和巩膜之间，具有不同于其他生物特征的高度唯一性和稳定性。
虹膜识别技术利用虹膜的这些特征来识别个体身份。
虹膜识别技术的原理主要包括虹膜图像采集、虹膜图像处理和虹膜特征提取等过程。
虹膜图像采集是虹膜识别技术的第一步。
虹膜图像采集设备一般包括摄像头、红外灯和虹膜定位系统等部分。
虹膜定位系统可以根据虹膜的特征自动定位并对准虹膜，摄像头可以拍摄高清的虹膜图像，红外灯可以提供足够的光线以确保图像质量。
虹膜图像采集的质量直接影响后续处理和识别的准确性。
虹膜图像处理是虹膜识别技术的第二步。
由于虹膜图像采集时存在一定的噪声和干扰，需要对虹膜图像进行处理以提高图像质量并方便后续处理。
图像处理的主要任务包括去除噪声和干扰、增强虹膜图像的对比度和清晰度、去除虹膜的红色反光等。
这些处理可以有效地提高虹膜识别的准确性和可靠性。
虹膜特征提取是虹膜识别技术的核心步骤。
虹膜特征提取可以将虹膜图像中的虹膜纹理信息转化为可供计算机处理的数学特征。
虹膜的纹理信息具有高度唯一性和稳定性，这是虹膜识别技术的基础。
目前常用的虹膜特征提取技术包括基于小波变换的方法、基于局部特征的方法和基于全局特征的方法等。
这些方法都能够提取有效的虹膜特征，并在后续的识别过程中发挥重要作用。
虹膜识别技术的应用非常广泛，包括安全门禁、金融支付、身份认证、医疗诊断等多个领域。
虹膜识别技术具有高度的安全性和可靠性，可以有效地避免身份冒用和欺诈行为。
虹膜识别技术的发展将促进生物识别技术的普及和应用，为人们的生活带来更多的便利和安全。
虹膜识别技术的原理包括虹膜图像采集、虹膜图像处理和虹膜特征提取等过程。
虹膜识别技术具有高度的安全性和可靠性，可以应用于多个领域，为人们的生活带来更多的便利和安全。
《虹膜识别技术》课件
虹膜识别技术的概念被提出，但当时技术尚未成 熟。
02 20世纪末
随着计算机技术和图像处理技术的发展，虹膜识 别技术开始受到关注。
03 21世纪初
虹膜识别技术逐渐进入商业化应用阶段。
现代虹膜识别技术的突破
01
02
03
高精度算法
现代虹膜识别技术采用了 高精度算法，提高了识别 准确率。
多模态融合
数据采集
采集设备
高分辨率的摄像头、红外线传感器等设备用于捕 捉虹膜图像。
采集环境
采集环境应保持稳定、无干扰的光线和背景，以 确保图像质量。
采集过程
用户需要将眼睛对准采集设备，保持稳定，以便 设备能够清晰地捕捉到虹膜图像。
数据处理
去噪消除采集ຫໍສະໝຸດ 的图像中的噪声和干扰，提高图像质量。
增强
通过对比度增强、锐化等技术，使虹膜特征更加突出。
数据使用限制
仅收集必要的数据字段，不收集 无关的个人信息，减少数据泄露 风险。
明确数据使用目的和范围，限制 对用户数据的二次利用和共享， 确保数据不被滥用。
06
案例分析
成功应用案例一：银行安全系统
总结词：高效安全
详细描述：银行安全系统通过虹膜识别技术，实现了高度准确和不可复制的生物识别，有效防 止了身份盗窃和欺诈行为，提高了银行交易的安全性。
门禁系统
用于企业、政府机构、金 融机构等重要场所的身份 验证。
移动支付
提高移动支付的安全性， 通过虹膜识别技术进行身 份验证。
智能终端
智能手机、平板电脑等设 备可集成虹膜识别技术， 提高设备的安全性。
公共安全
用于公安、司法等领域的 身份验证和追踪犯罪嫌疑 人。
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前言随着社会的发展，身份识别的重要性正日益显现，而传统的身份识别方式由于其固有的局限性已远远不能满足要求，钥匙、卡片和身份证等容易丢失和仿造，密码则容易遗忘，更为严重的是这些传统识别方式无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒充者，一旦他人获得了这些身份标识物，就可以拥有相同的权力。
在需求的驱动下，基于人脸、指纹、虹膜、手形、笔迹等生物特征的识别技术应运而生。
虹膜识别技术是近几年兴起的生物认证技术。
虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理特性、颜色和总的外观，是最可靠的人体生物终身身份标识。
虹膜识别就是通过这种人体生物特征来识别人的身份。
在包括指纹在内的所有生物特征识别技术中，虹膜识别是当前应用最为精确的一种。
虹膜识别技术以其高精确度、非接触式采集、易于使用等优点得到了迅速发展，被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。
这种趋势，现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
1.什么是虹膜人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球外围的白色部分，眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。
外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。
虹膜作为身份标识具有许多先天优势：1) 唯一性，由于虹膜图像存在着许多随机分布的细节特征，造就了虹膜模式的唯一性。
英国剑桥大学John Daugman教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。
实际上用模式识别方法提取图像特征是有损压缩过程，可以预测虹膜纹理的信息容量远大于此。
并且虹膜细节特征主要是由胚胎发育环境的随机因素决定的，即使克隆人、双胞胎、同一人左右眼的虹膜图像之间也具有显著差异。
虹膜的唯一性为高精度的身份识别奠定了基础。
英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。
2) 稳定性，虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。
除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。
由于角膜的保护作用，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。
3) 非接触，虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。
4) 便于信号处理，在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。
虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。
5) 防伪性好，虹膜的半径小，在可见光下中国人的虹膜图像呈现深褐色，看不到纹理信息，具有清晰虹膜纹理的图像获取需要专用的虹膜图像采集装置和用户的配合，所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像。
此外眼睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。
2. 虹膜识别过程虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。
虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
2.1 虹膜图像获取虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。
虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，同时也是比较困难的步骤，需要光、机、电技术的综合应用。
因为人们眼睛的面积小，如果要满足识别算法的图像分辨率要求就必须提高光学系统的放大倍数，从而导致虹膜成像的景深较小，所以现有的虹膜识别系统需要用户停在合适位置，同时眼睛凝视镜头(Stop and Stare)。
另外东方人的虹膜颜色较深，用普通的摄像头无法采集到可识别的虹膜图像。
不同于脸像、步态等生物特征的图像获取，虹膜图像的获取需要设计合理的光学系统，配置必要的光源和电子控制单元。
由于虹膜图像获取装置自主研发的技术门槛高，限制了国内虹膜识别研究的开展。
中国科学院自动化研究所在1999年研制出国内第一套自主知识产权的虹膜图像采集系统，其特点是小巧、灵活、低成本、图像清晰。
经过不断地更新换代，自动化所最新开发的虹膜成像仪已经可以在20~30cm距离范围通过语音提示、主动视觉反馈等技术采集到合格的虹膜图像。
2.2 图像预处理图像预处理是指由于拍摄到的眼部图像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能满足要求，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作。
虹膜图像预处理过程通常包括虹膜定位、虹膜图像归一化、图像增强三个部分。
2.2.1 虹膜定位一般认为，虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。
内圆表示虹膜与瞳孔的边界，外圆表示虹膜与巩膜的边界，但是这两个圆并不是同心圆。
通常，虹膜靠近上下眼皮的部分总会被眼皮所遮挡，因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界，从而准确地确定虹膜的有效区域。
虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示。
虹膜定位的目的就是确定这些圆以及二次曲线在图像中的位置。
常用的定位方法大致分为两类：边缘检测与Hough变换相结合的方法；基于边缘搜索的方法。
这两种方法共同的缺点是运算时间长，因此出现了一些基于上述两种策略的改进方法，但是速度并没有数量级的提高。
定位仍然是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤之一。
2.2.2 虹膜图像归一化虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。
到目前为止，虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。
因此，从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。
如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程，将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。
2.2.3图像增强图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。
为了提高识别率，需要对归一化后的图像进行图像增强。
2.3特征提取特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码。
主流的虹膜特征提取和识别方法可分为八大类：1）基于图像的方法将虹膜图像看成是二维的数量场，像素灰度值就构成联合分布，图像矩阵之间的相关性就度量了相似度。
2）基于相位的方法这种方法认为图像中的重要细节，如点、线、边缘等“事件”的位置信息，大多包含在相位中，所以在特征提取时舍弃反映光照强度和对比度的幅值信息。
3）基于奇异点的方法虹膜图像中的奇异点分两种：过零点极值点4）基于多通道纹理滤波统计特征的方法虹膜图像可以看成是二维纹理，在频域中的不同尺度和方向上会有区分性强的统计特征可供识别，这也是纹理分析中常用的方法。
5）基于频域分解系数的方法图像可以看成是由很多不同频率和方向的基组成，通过分析图像在每个基投影值的大小分布可以深入认识图像中具有规律性的信息。
6）基于虹膜信号形状特征的方法虹膜信号形状特征包括两方面的信息：一是虹膜曲面凹凸起伏的二维形状信息，二是沿着虹膜圆周的一维形状信息。
7）基于方向特征的方法方向（Direction）或者朝向（Orientation）是一个相对值，对光照、对比度变化的鲁棒性较强，而且可以描述局部灰度特征，是一种比较适合虹膜图像特征表达的形式。
8）基于子空间的方法子空间的方法需要在较大规模的训练数据集上根据定义的最优准则找到若干个最优基，然后将原始图像在最优基上的投影系数作为降维的图像特征。
2.4 特征匹配特征匹配是指根据当前采集的虹膜图像进行特征提取得到的特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证，从而达到识别的目的。
3. 虹膜识别技术优势表1 几种常见的生物特征识别技术对比4. 虹膜识别技术发展简史1936年，眼科专家Frank Burch指出虹膜具有独特的信息，可用于身份识别。
1987年，眼科专家Aran Safir 和Leonard Flom首次提出了利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，但是他们并没有开发出一个实际的应用系统。
1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的Johnson实现了一个自动虹膜识别系统，这是有文献记载的最早的一个应用系统；1993年，John Daugman实现了一个高性能的虹膜识别原型系统。
目前，大部分自动虹膜识别系统使用Daugman的核心识别算法； 1996年，Richard Wildes研制成功基于虹膜的身份认证系统； 1998年底，中科院自动化所开始虹膜识别方面的研究，2000年成功开发出具有我国自主知识产权的虹膜识别系统。
膜识别技术是人体生物识别技术的一种。
人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。
巩膜即眼球外围的白色部分，约占总面积的30%；眼睛中心为瞳孔部分，约占5%；虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息，占据65%。
外观上看，由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成(见右图)，是人体中最独特的结构之一。
虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。
人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。
除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。
另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。
要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。
虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。
在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。
虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。
这种趋势，现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
虹膜识别国外研究机构主要有美国的Iridian，Iriteck，韩国的Jiris公司。
Iridian公司掌握虹膜识别核心算法，是目前全球最大的专业虹膜识别技术和产品提供商，它和LG、松下、OKI、NEC 等企业进行合作（如IRISPASS®，BM-ET300，IG-H100®等产品），以授权方式提供虹膜识别核心算法，支持合作伙伴生产虹膜识别系统。
Iridian 的核心技术还包括图像处理协议和数据标准PrivateID®，识别服务器KnoWho®，KnoWho®开发工具及虹膜识别摄像头等。
国内在2000年以前在虹膜识别方面一直没有自己的核心知识产权，中科院自动化所在多年研究的基础上于2000年初开发出了虹膜识别的核心算法，成为了世界上少数几家掌握了虹膜识别核心算法的单位之一。