虹膜识别技术
详解指纹识别声音识别虹膜识别等六种生物识别技术原理
所谓生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有唯一性、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。
指纹识别原理指纹是手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。
尽管指纹只是人体皮肤的小部分，但是，它蕴涵着大量的信息。
指纹特征可分为两类：总体特征和局部特征。
总体特征指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括基本纹路图案、模式区、核心点、三角点、式样线和纹线等。
基本纹路图案有环形、弓形、螺旋形。
局部特征即指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——特征点，却不可能完全相同。
指纹上的特征点，即指纹纹路上的终结点、分叉点和转折点。
指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。
通常，首先从获取的指纹图像上找到“特征点”（minutiae）,然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的数字表示——指纹特征数据（一种单向的转换，可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像）。
由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果，根据匹配结果来鉴别用户身份。
由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。
优点1）指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。
2）如果想要增加可靠性，只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以达到十个，而每一个指纹都是独一无二的。
虹膜图像采集方法
虹膜图像采集方法一、引言虹膜作为人体唯一的、不可伪造的生物特征之一，因其高度的特异性和稳定性在生物识别技术中被广泛应用。
而虹膜图像的采集方法对于准确、高效地获取虹膜信息至关重要。
本文将介绍几种常见的虹膜图像采集方法，并对其优缺点进行比较分析。
二、直接照相法直接照相法是一种简单常用的虹膜图像采集方法。
此方法通过虹膜摄像机，将被采集者的眼睛对准摄像头，通过摄像头直接拍摄眼睛的虹膜。
这种方法无需接触眼睛，操作便捷，适用于大规模人群的虹膜图像采集。
然而，直接照相法存在一些问题。
首先，虹膜的成像受到环境光线的影响较大，若光线不均匀或强烈，可能导致虹膜成像质量下降。
其次，由于直接照相法无法控制被采集者的眼部位置和注视点，所拍摄的虹膜图像可能存在位置偏差，影响后续的虹膜匹配与识别效果。
三、近红外反射法近红外反射法是目前较为广泛应用的虹膜图像采集技术之一。
此方法通过近红外光源向眼睛投射特定波长的光线，虹膜组织吸收一部分光能，其余部分被反射回来，经过摄像头捕获并生成虹膜图像。
近红外反射法较好地解决了直接照相法的环境光影响问题，并且能够通过特定波长的近红外光源对虹膜进行有效照亮，提高虹膜图像的质量。
此外，近红外反射法还可以根据被采集者的眼部位置和注视点进行定位，提高虹膜位置的准确性。
然而，近红外反射法也存在一些限制。
首先，该方法需要特殊的设备支持，成本相对较高。
其次，受到眼部眨动、眼球转动等生理因素影响，可能导致图像模糊或部分缺失。
因此，稳定控制被采集者的眼球位置和注视点仍然是一项挑战。
四、全息图法全息图法是虹膜图像采集的一种新兴方法。
此方法利用全息成像原理，将被采集者的眼睛置于全息摄像机的特定光学装置中，通过全息录制技术将虹膜图像以全息形式记录下来。
全息图法的优点在于能够以全息形式保存虹膜图像，具有更高的维度信息。
此外，全息图法不受环境光的影响，能够在复杂光照条件下获得更好的图像质量。
而且，全息图法可以在后期对图像进行重建和增强，提高图像的清晰度和分辨率。
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。
如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别和生物特征验证
如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别和生物特征验证虹膜识别是一种现代生物特征验证技术，通过计算机视觉技术识别和验证个体的虹膜模式来进行身份认证。
虹膜是人眼的一部分，其特征独特且稳定，可以作为一种高效而安全的身份验证方法。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别和生物特征验证。
首先，虹膜识别需要使用特殊的硬件设备，如虹膜摄像机或虹膜扫描仪。
这些设备能够捕捉到个体的虹膜图像，并将其转化为数字形式，以便计算机进行处理和分析。
在虹膜识别过程中，需要进行两个主要步骤：提取和匹配。
第一步是虹膜特征的提取。
一旦获得了虹膜图像，计算机需要对其进行处理，以提取出独特的虹膜特征。
这一步骤通常涉及到图像处理和图像分析算法。
常见的虹膜特征包括纹理、纹线、颜色等。
计算机会将这些特征转换为数学模型或向量，以便进行后续的比较和匹配。
第二步是虹膜特征的匹配。
在这一步骤中，计算机将提取到的虹膜特征与事先存储在数据库中的虹膜特征进行比对。
数据库中存储了已知个体的虹膜特征模型，可以用来进行身份验证。
常见的匹配方法包括相似度计算、模式匹配、机器学习等。
计算机会通过比对虹膜特征的相似度或模式匹配的结果，来判断被验证者的身份信息是否匹配。
使用计算机视觉技术进行虹膜识别和生物特征验证具有许多优点。
首先，虹膜识别具有高度准确性和可靠性。
每个人的虹膜图案都是独一无二的，比指纹和面部特征更加独特，几乎不存在重复的情况。
因此，虹膜识别可以提供非常高的辨识度和安全性。
其次，虹膜识别对被验证者友好且非侵入性。
与其他生物特征验证技术（如指纹和面部识别）相比，虹膜识别无需接触感应器或摄像头，只需简单地注视摄像头，因此非常便捷。
同时，虹膜识别不会对被验证者的健康和隐私造成任何影响。
此外，虹膜识别技术的应用场景广泛。
虹膜识别不仅可以用于个人身份验证，还可以应用于门禁系统、银行交易、边境安全、医疗识别等领域。
虹膜识别的快速、精确和安全的特点使其成为一个理想的生物特征验证方法。
csdn虹膜识别技术原理
csdn虹膜识别技术原理CSDN虹膜识别技术原理虹膜识别技术是一种生物识别技术，其原理是通过对人眼虹膜的识别，确定个体的身份信息。
由于虹膜是人眼中不可复制、不可伪造的部位之一，因此虹膜识别技术被广泛应用于安全领域以及其他需要身份认证的场合。
CSDN作为中国IT技术社区领导者，其虹膜识别技术在IT领域具有重要的研究和应用价值。
下面我们就来看一看CSDN虹膜识别技术的原理。
第一步：采集虹膜图像虹膜识别的第一步就是通过虹膜捕捉仪等设备来采集待识别人员的虹膜图像数据。
CSDN虹膜识别技术的优势在于其设备先进、精确，能有效避免因光线干扰、眼球运动等因素造成的数据失误。
第二步：特征提取与预处理对于虹膜图像数据的处理是虹膜识别的关键步骤，CSDN虹膜识别技术采用了多种算法和方法进行虹膜数据的特征提取和预处理，从而将原始的图像数据转换为虹膜特征值，这些特征值具有一定的稳定性和唯一性，能够确保虹膜识别的准确性和鲁棒性。
第三步：虹膜模板库建立虹膜模板库是通过特征值提取与预处理所获得的一组特征向量集合，是虹膜识别系统关键的部分，也是CSDN虹膜识别技术的核心。
通过对虹膜模板库的建立，虹膜识别系统可以在未知虹膜输入参考库内的虹膜模板进行比对，从而得出身份认证结果。
CSDN虹膜识别技术的虹膜模板库具有高度的效率和精度，能够应对大规模数据的识别问题。
第四步：模式比对与识别模式比对与识别是虹膜识别技术的最后一步，也是虹膜识别系统的核心部分。
通过将待识别虹膜与虹膜模板库内所有的虹膜进行比对，并进行匹配分析处理，最终得出身份认证的结果。
CSDN虹膜识别技术借助上述各种方法和算法，较好地解决了虹膜识别中的实际问题，该技术在生物识别技术中具有较高的应用前景。
如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别
如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别虹膜识别是一种基于计算机视觉技术的生物识别方法，通过对人眼虹膜进行图像分析和匹配，可以实现个体的身份认证。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别，包括虹膜图像采集、特征提取和匹配算法等方面。
首先，虹膜图像的采集是进行虹膜识别的第一步。
在现实应用中，通常使用的是虹膜图像仪，它能够拍摄到人眼虹膜的高清图像。
为了提高采集的准确性和稳定性，通常需要保持采集环境光线柔和且均衡，避免出现阴影和反光。
同时，为了使得虹膜图像质量更好，需要确保被采集者在拍摄时眼睛保持稳定并对焦准确。
其次，虹膜识别的核心在于特征提取。
在虹膜图像中，虹膜的纹理和结构是具有个体独特性的重要特征。
为了提取虹膜的特征，通常采用特定的算法。
其中最常见的是基于二维小波变换的算法和基于Gabor滤波器的算法。
这些算法可以将原始图像中的虹膜纹理转化为一系列特征向量，以便后续的匹配和识别。
在特征提取之后，需要进行虹膜图像的匹配。
匹配算法是虹膜识别的决定因素，决定了识别的准确度和速度。
常用的匹配算法有相似性度量算法、相关性匹配算法和统计分类算法等。
相似性度量算法通常使用欧几里得距离、汉明距离或曼哈顿距离等度量两个虹膜特征向量的相似程度。
相关性匹配算法则通过计算两个虹膜特征向量之间的相关系数来进行匹配。
而统计分类算法则通过训练一组虹膜特征样本，结合统计学方法进行识别。
除了虹膜识别的关键步骤之外，还需要考虑一些其他因素以提高识别的准确性和可靠性。
首先，虹膜图像的质量对于识别效果有很大影响。
因此，在采集虹膜图像时，应尽量减少噪音和失真，并确保图像的清晰度和对比度。
其次，虹膜识别系统的安全性也是需要关注的问题。
应采用多因素认证，如密钥、密码和生物特征等，以提高系统的安全性。
最后，对于大规模的虹膜识别系统，需要高效的数据存储和索引方法，以提高查询速度和准确性。
虹膜识别作为一种高安全性的生物识别技术，已经在多个领域得到了广泛应用。
虹膜仪应用技巧初级
虹膜仪应用技巧初级1. 什么是虹膜仪？虹膜仪是一种生物识别设备，它通过扫描和识别眼睛的虹膜图案来验证和识别个人身份。
虹膜是位于眼球表面的一层彩色环形膜，其纹理和颜色对于每个人都是独特的。
虹膜仪使用图像处理和模式识别算法来捕捉、分析和比对虹膜图案，并与预先注册的虹膜图案进行比对，从而确定个人身份的真实性。
虹膜仪已广泛应用于安全身份认证、门禁系统、边境控制、银行和金融机构等场景。
虹膜识别技术由于其高精度和高安全性，被认为是目前最可靠的生物识别技术之一。
2. 虹膜仪的基本使用步骤虹膜仪的使用相对简单，下面是虹膜仪的基本使用步骤：1.准备就绪：确保虹膜仪设备工作正常，并连接到需要进行身份验证的系统。
2.眼部准备：请被验证人员移除眼镜或隐形眼镜，并确保眼部干净无污垢。
同时，被验证人员应站在指定的位置，确保眼部与虹膜仪的摄像头保持适当距离。
3.开始扫描：通过触摸虹膜仪设备的扫描按钮或触摸屏开始扫描虹膜。
被验证人员应保持眼睛自然地注视虹膜仪的摄像头，并尽量避免眨眼或眼球移动。
4.虹膜图像捕捉：虹膜仪将自动捕捉并保存虹膜图像。
此时应等待设备处理并分析图像，确保扫描结果的准确性。
5.身份验证结果：虹膜仪将通过与预先注册的虹膜图案进行比对，确定被验证人员的身份。
一般情况下，设备会显示验证结果并发出相应的反馈。
6.完成验证：验证过程结束后，可以选择继续进行其他操作或关闭虹膜仪设备。
3. 虹膜仪应用技巧初级使用虹膜仪进行身份验证时，以下是一些初级的技巧和注意事项：•对准眼球：在扫描过程中，被验证人员需要确保眼球准确对准虹膜仪的摄像头。
移动过多或眨眼可能导致图像模糊或无法捕捉到虹膜的特征。
•保持自然：被验证人员应保持眼部肌肉放松，眼球自然注视前方。
过度紧张或刻意调整位置可能导致图像质量下降。
•系统要求：确保使用虹膜仪的系统具备适当的硬件和软件支持。
虹膜仪通常需要与计算机或其他设备进行连接，并在对应的系统中进行设置和配置。
虹膜识别系统(文献综述)
虹膜识别系统(文献综述)摘要虹膜识别技术是一种基于人眼虹膜特征的生物识别技术。
本文综述了虹膜识别系统的发展历程、原理和应用领域，并对其存在的问题和未来发展趋势进行了探讨。
引言虹膜是人体眼睛中的一个重要特征，具有独特性和稳定性。
虹膜识别系统基于对虹膜的图像进行特征提取和匹配，通过比对算法来判断身份真伪。
因为其高度可靠性和不可伪造性，虹膜识别技术已经在安全访问控制、边境安检、金融领域等方面得到了广泛应用。
发展历程虹膜识别系统的研究始于20世纪90年代，经过多年的发展，取得了显著的进展。
最早的虹膜识别技术主要依赖于手动操作，后来随着计算机图像处理技术的快速发展，自动化虹膜识别系统逐渐成熟。
现在的虹膜识别系统已经可以实现实时、准确的身份识别。
原理虹膜识别系统的原理主要包括图像采集、特征提取和匹配三个步骤。
首先，通过摄像头采集虹膜图像；然后，利用图像处理算法提取虹膜的特征信息；最后，通过匹配算法将提取的特征与数据库中的特征进行比对，从而判断身份是否匹配。
应用领域虹膜识别系统已经广泛应用于各个领域。
在安全访问控制方面，通过虹膜识别技术可以提高门禁系统的安全性，防止非法进入。
在边境安检方面，虹膜识别技术可用于快速识别旅客身份，提高边境安全水平。
在金融领域，虹膜识别系统可以用于身份验证，防止欺诈行为发生。
存在问题和未来发展虹膜识别技术在应用中还存在一些问题。
首先，高昂的成本限制了其大规模应用。
其次，个人隐私和信息安全问题也需要得到重视和解决。
未来，虹膜识别系统有望进一步发展，减少成本，提高性能，拓展更多的应用领域。
结论虹膜识别技术作为一种高度可靠的生物识别技术，已经在安全访问控制、边境安检、金融领域等方面得到广泛应用。
然而，虹膜识别系统仍然面临成本、个人隐私和信息安全等问题。
未来的发展将集中在降低成本、提高性能，进一步扩大应用领域。
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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。