虹膜识别原理
虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍
虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，其细部结构在出生之前就以随机组合的方式决定下来了，虹膜识别技术将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的Iris Code(虹膜代码)，这个代码模板被存储下来以便后期识别所用，512个字节，对生物识别模板来说是一个十分紧凑的模板，但它对从虹膜获得的信息量来说是十分巨大的。
一、采集：从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。
266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。
在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。
二、算法：第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。
当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。
算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。
单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macular cysts研究中使用同样的范围。
）在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要懂得很深的数学知识。
三、精确度：由于虹膜代码(Iris Code)是通过复杂的运算获得的，并能提供数量较多的特征点，所以虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：·两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106·等错率：1:1200000·两个不同的虹膜产生相同Iris Code（虹膜代码）的可能性是1:1052四、录入和识别：整个过程其实是十分简单的，虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码(Iris Code)的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快，就是在有成千上万个虹膜信息数据库中进行检索，所用时间也不多，有人可能会对如此快的速度产生质疑，其实虹膜识别技术的算法还受到了现有技术的制约。
虹膜识别的原理和五大应用领域
虹膜识别的原理和五大应用领域
虹膜识别的原理和五大应用领域
虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生，十分科幻神秘，又比较常见的感知识别技术，我们常常在科幻作品中看到它，甚至在日常生活中也可能会遇见它，虹膜识别技术号称是最精准最不可作伪的感知识别技术，这就更增添了它的神秘感。
虹膜识别具有便于用户使用、不需物理的接触、可靠性高等优点。
近几年，虹膜识别技术不断地取得突破，在手机上也逐步在运用，虹膜手机国美
U7的出现填补了千元机市场这一空白。
本文通过虹膜识别的原理及应用，带大家了解这门技术。
虹膜识别的原理
虹膜识别系统主要包含虹膜图像采集装臵、活体虹膜检测算法、特征提取和匹配三大模块。
虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，虹膜面积小，而且不同人种的虹膜颜色有着很大差别。
这些使得普通的摄像头无法拍摄出可以用于识别的清晰虹膜图像。
因此必须采用专用的虹膜图像采集装臵，包括红外光学成像系统、电子控制单元和适当的软件算法。
特征提取和匹配则是虹膜识别系统中核心的部分，即使用有效的特征对虹膜图像进行描述，并刻画特征向量之间的相似性。
最终由系统将采集的信息与数据库内的信息进行比对，决定用户的身份和权限等。
虹膜识别的应用
在下面五大领域，虹膜识别将发挥自身的优势。
一、信息安全
互联网时代，各种账号被盗，诈骗链接、钓鱼网站，都在觊觎用户的信。
虹膜检测的原理
虹膜检测的原理
虹膜检测是一种生物识别技术，它通过对人眼虹膜的特征进行识别，来判断身份的真实性。
这项技术的原理是基于虹膜的独特性，每个人的虹膜都是独特的，就像指纹一样，可以用来区分不同的个体。
虹膜检测系统利用一台摄像机来拍摄眼睛的照片，然后使用特定的软件来识别虹膜的特征。
这些特征包括虹膜的纹理、颜色、形状和大小等，都是通过高分辨率图像来获取的。
虹膜检测系统会将这些特征与之前保存在数据库中的虹膜特征进行比对，以确定身份的真实性。
虹膜检测技术比其他生物识别技术更为安全和准确，因为虹膜特征是非常独特的，而且不会受到环境因素的影响。
虹膜检测技术已经广泛应用于安全领域，例如身份认证、门禁系统、安全检查等。
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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。
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。
虹膜识别技术在城市安全监控中的创新应用
景”,请帮我生成“虹膜识别技术在城市安全监控中的发展前景”为标题的内容 ● 虹膜识别技术在城市安全监控中的发展前景 ● 市场规模不断扩大：随着人们对安全性的需求不断提高，虹膜识别技术的应用范围将不断扩大，市场规模也将不断增长。 ● 技术不断创新：随着科技的不断进步，虹膜识别技术将不断进行技术创新和升级，提高识别准确性和效率。 ● 应用领域不断拓展：除了城市安全监控领域，虹膜识别技术还可以应用于金融、医疗、教育等领域，未来应用领域将不断拓展。 ● 政策支持力度加大：随着政府对公共安全领域的重视程度不断提高，未来政策支持力度将进一步加大，推动虹膜识别技术的发展和
城市公共交通系统现状：分析当前城市公共交通系统面临的安全、效率等问题。
虹膜识别技术在城市公共交通系统中的应用：介绍虹膜识别技术在城市公共交通系统中的具体应 用，如身份验证、票务管理、安全监控等。
虹膜识别技术对城市公共交通系统的影响：分析虹膜识别技术对城市公共交通系统的积极影响， 如提高安全性、提高效率等。
未来展望：探讨未来虹膜识别技术在城市公共交通系统中的发展趋势和应用前景。
虹膜识别技术在城市安防系统中的应用
虹膜识别技术概述：介绍虹膜识别技术 的原理、特点及优势。
城市安全监控现状：分析当前城市安全 监控存在的问题和挑战。
虹膜识别芯片
虹膜识别芯片虹膜识别芯片是一种基于虹膜特征进行身份识别的技术。
虹膜是人眼的一部分，每个人的虹膜都是独一无二的，就像指纹一样可以被用来进行身份识别。
虹膜识别芯片利用虹膜的特征进行识别，可以提供更高的安全性和精准度，被广泛应用在安全系统、金融领域和政府机构等各个领域。
虹膜识别芯片的工作原理是通过摄像机或传感器来采集用户的虹膜图像，然后提取虹膜的特征信息进行比对。
虹膜的特征主要包括纹理、血管分布和颜色等方面，每个人的虹膜特征都是独一无二的，因此可以通过比对来进行身份识别。
虹膜识别芯片具有许多优点。
首先，虹膜识别芯片的识别准确度非常高，因为虹膜特征在人类身体中是独一无二的。
其次，虹膜识别芯片的响应速度非常快，可以在几秒钟内完成一次身份识别。
而且，虹膜识别芯片不需要用户进行任何接触，只需要用户注视虹膜识别设备，因此非常方便和卫生。
虹膜识别芯片在各个领域都有广泛的应用。
在安全系统方面，虹膜识别芯片可以用于门禁系统、安全门和保险柜等场所，有效地防止非法入侵和信息泄露。
在金融领域方面，虹膜识别芯片可以用于银行的自助服务设备，提供更高的安全性和便利性。
在政府机构方面，虹膜识别芯片可以用于边境安全检查和身份证明等方面，提高辨别身份的准确性和效率。
虹膜识别芯片的发展还面临一些挑战。
首先，虹膜图像的采集需要精准的设备和技术，这增加了虹膜识别芯片的成本。
其次，由于虹膜识别芯片需要用户合作注视设备，不可否认的会存在一定程度的主动性问题。
再次，虹膜识别芯片的数据存储和传输需要高度的安全性，以防止数据泄露和盗用。
综上所述，虹膜识别芯片是一种基于虹膜特征进行身份识别的技术，具有高准确度、快速响应和便利性的优点。
虹膜识别芯片广泛应用于各个领域，为安全系统、金融领域和政府机构等提供了更高的安全性和效率。
虹膜识别芯片的发展还面临一些挑战，但随着技术的进步和成本的降低，虹膜识别芯片的应用前景非常广阔。
基于深度学习的虹膜识别与分类算法研究
基于深度学习的虹膜识别与分类算法研究虹膜识别技术是一种基于虹膜独特性的生物特征识别技术，被广泛应用于安全领域。
随着深度学习技术的快速发展，深度学习算法在虹膜识别与分类中也得到了广泛应用。
本文将重点研究基于深度学习的虹膜识别与分类算法，并对其进行详细探讨和分析。
首先，我们将介绍虹膜识别技术的基本原理和发展历程。
虹膜是人眼中最内层的一层，具有独特性和稳定性。
通过采集和分析人眼中的虹膜图像，可以得到一个具有高度个体差异性的生物特征模板。
这个模板可以被用作身份认证和安全访问控制等领域。
然后，我们将介绍深度学习技术在虹脉图像处理中的应用。
传统的机器学习方法在处理大规模数据集时存在一定局限性，而深度学习算法通过多层次、非线性变换的方式可以自动学习特征表示，从而提高了识别的准确性和鲁棒性。
我们将重点介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在虹膜识别中的应用，以及它们在特征提取和分类中的优势。
接着，我们将详细介绍基于深度学习的虹膜识别与分类算法。
首先，我们将介绍虹脉图像采集和预处理过程。
虹脉图像采集过程中需要注意环境光、眼动等因素对图像质量的影响，并对采集到的图像进行预处理以提高后续处理算法的准确性。
然后，我们将介绍基于深度学习的特征提取算法。
传统方法中常用的特征包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器等，而基于深度学习的方法可以通过训练自动学习到更具有鉴别性和泛化能力的特征表示。
我们将详细介绍CNN在虹脉图像中应用于特征提取，并讨论其与传统方法之间的差异。
最后，我们将介绍基于深度学习的分类算法。
传统的分类方法包括支持向量机、K近邻等，而基于深度学习的方法可以通过训练神经网络实现端到端的分类。
我们将详细介绍基于CNN和RNN的分类算法，并讨论它们在虹膜识别中的性能和优势。
在实验部分，我们将使用公开数据集进行实验验证。
通过比较传统方法和基于深度学习的方法在虹膜识别与分类中的性能，可以验证深度学习算法在虹膜识别中的优势。
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虹膜识别原理1 虹膜的结构和生理特点人眼从外观图上看由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。
如图1所示。
中心较黑的部分是瞳孔区，瞳孔随入射光线强度的变化，会产生收缩或扩张，从而牵动虹膜变化;两侧颜色较浅的部分是巩膜区(即通常所说的眼白);位于瞳孔和巩膜之间的区域即为虹膜，总体上呈现一种由里到外的放射状结构，虹膜与巩膜、瞳孔的边界均为近似圆形，是图像匹配时可以利用的重要几何信息。
图1 人眼外观图虹膜在结构上分为四层，由内到外依次是:色素细胞沉积的上皮层、控制瞳孔缩放的肌纤维层、包含丰富毛细血管的基质层和结构较基质层更为致密的前界层(虹膜外部的可见部分就是指它，分为中心瞳孔区和环绕睫状层，形貌高度细节化，包含了极为丰富的信息)。
虹膜表面高低不平，有皱壁和凹陷，凹陷又称隐窝。
近瞳孔处的皱壁特别显著，称虹膜皱壁或领状韧带，它是虹膜小动脉环的位置标志。
虹膜后表面较平坦，由于虹膜内血管分布不均匀，使虹膜表面出现许多规则的放射形条纹。
在近瞳孔边缘处，有一条租细不匀的黑边，是虹膜背面的色素上皮层向前延伸的结果，此黑边当瞳孔扩大时变窄，瞳孔缩小时增宽，如图2所示。
图2 虹膜纹理结构图虹膜纹理用于身份识别具有以下的生理和医学特征:(1) 虹膜纹理具有稳定性和不变性。
人眼的虹膜是人体唯一的外部可见的内部器官，得到了眼睑和角膜的有效保护，在正常情况下几乎不可能受到外部损害; 而且，在人出生一年以后，在正常的社会生活环境中，除非发生病变，否则终生不再变化，具有可靠的稳定性。
(2) 虹膜纹理具有绝对的唯一性。
每个人的虹膜都拥有独特的机构纹理，胚胎生物学界的科学家发现，虹膜的基本结构是由遗传基因决定的，不同的遗传基因决定了不同的虹膜基本结构，虹膜形成之前和虹膜发育期间的胚胎环境决定了虹膜的细微结构。
可以这么说，自然界没有两个完全相同的胚胎环境。
而且，新生儿的出生的第一年是虹膜色素细胞的发育沉淀期，新生儿不同的生长环境和不同的营养状况决定了不同虹膜在同一光线下表现出不同细微纹理:以上诸多条件的制约造成了一个人的左右眼或者即使是孪生子的虹膜也几乎不可能相同，因此从生物学的角度来说，人眼的虹膜纹理具有唯一性。
(3) 虹膜纹理具有防伪性。
从医学的角度来说，通过外科手术将一个人的虹膜纹理改造成另一个人的，在可以预见的将来还没有实现的可能;而且虹膜中央的黑色部分是瞳孔，作为活体细胞组织，在环境光线的变化时，哪怕是微弱的变化，睫状肌会收缩或舒张来牵动瞳孔括约肌，改变瞳孔的大小，调节透射入眼的光线，这一过程叫瞳孔震颤效应，利用这一特性，可以检测出是否为活体虹膜，所以伪造活体虹膜极其困难。
从这一点来看，虹膜识别具有难以伪造的特性。
(4) 虹膜纹识别有非侵犯性。
虹膜虽然被角膜同外界隔离，而且受到眼睑的保护，但因为角膜是无色透明的物质，透光性极佳，人在正常活动时可以轻易观察到虹膜，所以在利用取像设备获取虹膜的图像时，被取像人不会产生受到侵犯的感觉，所以说基于虹膜的生物特征识别具有非侵犯性。
(5) 虹膜识别可靠性高。
虹膜表面具有呈现高低不平的放射状排列、相互交错的皱壁，构成多数的稳窝，这使得虹膜纹理可提供的特征信息量大，因而在应用识别可靠性高2虹膜识别系统整个虹膜识别系统可分为这样几个部分:虹膜图像的获取、虹膜图像预处理和虹膜图像特征提取及编码、虹膜数据库、模式匹配。
其中虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取、模式匹配是虹膜识别的关键。
2.1虹膜图像获取虹膜图像采集单元的主要任务就是通过图像采集系统来获取虹膜图像。
虹膜图像的摄取是虹膜识别系统中最为关键的部分之一，如何在不侵犯人体的情况下，获得高质量的虹膜图像用于系统识别是虹膜识别系统的主要目的。
在进行非接触虹膜图像采集时，光学装置主要解决以下几个问题:(1)系统采集到的图像质量免受杂光的干扰;(2)使用者眼睛的位置能够保持稳定，以保证能采集到满足识别需要的高质量的图像;(3)必须提供方法来判断使用者的眼睛是否在精确的位置，包括是否进入了采集设备的视场范围之内，以及到镜头的距离是否合适;(4)要尽量减少所获图像的无效区域，最好采用红外光源作为辅助光源。
实验中所用图片为CASIA-IrisV3虹膜数据库中的虹膜图片。
;CASIA-IrisV3库中图像为8位深度图像，分辨率为640480，如图3所示: ，图3 CASIA-IrisV3部分虹膜图像2.2虹膜图像预处理虹膜图像预处理的目的是虹膜定位与归一化。
通过获取装置采集的虹膜图像通常不可能仅仅包含虹膜，往往还有眼睛的其它部分，比如眼睑、睫毛、跟白等，而且在高度非侵犯性系统中，由于对被试者不做要求，虹膜在图像中的位置与大小都会发生变化。
在某些情况虹膜图像的光照是不均匀的，这样会给虹膜识别的准确性带来影响;同时，虹膜的内边界即瞳孔的大小是会发生变化的，这将会使虹膜的纹理产生变形，以上这些情况都会影响虹膜图像的质量，从而给下一步的特征提取和准确匹配带来困难。
为了实现精确的匹配，要通过预处理消除上述各种因素对虹膜图像的影响。
虹膜图像的预处理包含虹膜图像的噪声处理、虹膜定位、虹膜图像归一化和虹膜图像增强这几个步骤。
2.3虹膜特征提取仔细观察虹膜图像发现，虹膜图像包含有丰富的细节特征。
如果将预处理后的虹膜图像看作为一.幅纹理图像，那么许多纹理分析的方法都可用来抽取虹膜特征。
比较典型的方法有三种:(1)Gabor滤波:从图像中提取纹理信息的有效策略之一是将图像与带通滤波器卷积，其中带通滤波器可以选择2D Gabor滤波器。
2D Gabor滤波器最初由Daugman在1980年提出的。
Daugman在1985年详细论述了它们的数学特性，指出2D Gabor滤波器提供空间频率、方向、空间位置的最大分辨率，因此在空间和频域中具有良好的联合定位能力。
这些特性特别适合纹理分析。
2D Gabor函数通过缩放、旋转和平移可以形成一组自相似的小波。
利用这些小波对图像进行变换，就称为Gabor小波变换。
这些函数与原始图像像素相乘和积分可产生一系列系数，从而可以提取图像纹理信息。
(2)二维小波变换:小波变换是一个常用的图像分析手段，并且在纹理识别中有较多的应用。
一个二维小波变换可以看作是连续一维小波变换。
二维小波变换将,幅图像分解成一系列的低频子图像。
小波变换的结果取决于所采用的小波基的类型，而小波基是由滤波器的类型决定的。
对一幅图像进行完全的小波分解，得到一系列的小波系数，小波系数的形状和尺寸与原始图像相同。
分解后的四种小波通道为:LL，LH，HL，HH。
每个通道对应于原始图像在不同尺度(空间频率)和方向下的信息。
LL通道代表了图像在水平低频和垂直低频下的信息;LH通道代表了图像在水平低频和垂直高频下的信息;HL通道代表了图像在水平高频和垂直高频下的信息。
当图像在某一频率和方向下具有较明显的纹理特征时，与之对应的小波通道输出就具有较大的能量。
因此，图像中的纹理特征可以由这一系列小波通道的能量平均值和方差来表示。
在四种小波通道中， HH通道反映的是图像的高频特征，其中包含了图像中的大部分噪声，不适用于纹理特征的提取。
对于LL，LH，HL三种通道的滤波结果，提取均值和方差作为虹膜的特征。
(3)小波变换过零检测算法:以虹膜中心为圆心的同心圆对虹膜图像进行22,,()()/xdxdx,间隔采样。
把二维的虹膜图像变成一维信号，取小波母函数为，,()x其中为某一平滑函数，一般取高斯平滑函数，通过该小波函数进行变换。
变fx，,()换结果的零点代表的拐点，即函数曲线剧烈变换的部分。
Mallat提出只s需记录的每个过零点的位置及任意两个相邻过零点之间小波变换结ZnWfx()2fZnfx()fx()果的积分值便能通过一定的迭代运算重构。
若代表eWfxdx,()2nf,,1Zn虹膜图像样本，则二元点序列可作为虹膜特征的编码，与虹膜图像数据相比其数量小得多。
2.4虹膜的匹配与识别基于已提取的虹膜特征进行虹膜识别，是一个典型的模式匹配问题。
理论上，任何分类器都可以用在这里，比较常用的两种算法是:(1)海明距离(Hamming Distance):把虹膜纹理转化成有效的虹膜代码后，以虹膜代码的海明距离(Hamming Distance)大小来判别，如式1:l1HDAXORB,() (1) ,jjl,1f即将不同的虹膜码进行按位异或比较，其中，和表示不同的虹膜码，ABlj表示虹膜码的总位数，表示虹膜码的位序号，范围在0到，其中布尔操作符l仅在、不同时才为1，这有两种极端;两虹膜代码完全相同时，则HDABXORjj 为O;两虹膜代码完全不同，即每一位都不同，则为1。
HD(2)方差倒数加权欧氏距离分类法:将未知虹膜的特征向量同已经训练好的已知类别的虹膜特征向量相比较，当且仅当它的特征向量与第k类特征向量的方差倒数加权欧氏距离最小时，输入虹膜就被分类为第k类虹膜。
加权欧氏距离按式2计算: ()2kN()ff,iiWEDk(),,()2k()g,i1i (2)()k()k其中表示未知样本的第i个特征，，分别表示第k类虹膜的第if,fiii 个特征的均值和方差;N表示特征总数。
2.5虹膜特征数据库虹膜特征数据库中存放的是已知虹膜纹理的特征向量。
在虹膜识别过程中，首先要对待识别的虹膜图像进行处理分析得到虹膜特征码，然后将所提取的特征码与数据库中的特征码模板进行比对，最后得出分类结果。
为了将虹膜用于身份识别，在虹膜识别系统的后台需要一个大型的虹膜特征数据库，以便于对虹膜特征码进行存储和查询。