近年来,随着现代网络的不断普及和信息技术的高速发展,数字媒体的共享交互成为互联网的主流业务,对于新媒体的数字版权与隐私保护问题也日趋重要。尽管数字化的信息传播以及存储能够带来较高的便捷性,但对数字作品的版权构成了一定威胁。水印技术虽然提供了解决方案,但是传统的水印基本都是一些无意义的二值序列或是Logo图像,无法标识版权所有者的真实身份。而在身份鉴别领域,生物特征识别技术早已得到了大规模应用。所以对于上述问题,结合信息隐藏技术和基于虹膜的身份鉴别技术可以提供对版权保护的解决方案。本文提出了一种虹膜特征信息隐藏算法来保护数字作品版权,将提取的虹膜特征作为水印隐藏到载体图像中,既可以保护作品的版权,又能够标识版权的合法所有人。对于虹膜特征的提取和信息隐藏算法主要的研究成果如下:首先,以目前所使用的虹膜特征提取算法为核心展开探究,根据相关研究结果提出一种H-L-S虹膜特征提取算法。对特征点进行检测时,需要同时利用Harris-Laplace算子以及Hessian矩阵,随后再借助SURF对特征展开详细描述。此算法能够直接省略其他算法在匹配过程中循环移位这一步骤,因此能够明显提高匹配速率。此次研究主要通过街区距离算法来达到匹配特征的目的,无需再进行开根式运算步骤,算法较为简便,效率较高。为了检验本文所提出的虹膜特征提取算法是否真实有效,此次研究通过利用CASIA1.0虹膜数据库的图像,与当前虹膜算法进行对比分析。最终实验结果表明,本文设计的算法在准确率方面有所提高。其次,通过对图像小波变换的研究,为了保护数字作品的版权,创新设计了以离散小波变换为基础的虹膜特征信息隐藏算法。首先通过混沌加密算法进行初步处理,对目前已有的虹膜特征完成加密的预处理操作,随后针对载体图像完成二级离散小波变换,通过计算得出高频系数矩阵的嵌入先后顺序以及具体位置,再将上述已经加密完毕的虹膜特征信息,在已经选中的离散小波变换系数内的最低有效位平面上对载图展开嵌入过程,逐渐往高位嵌入,直至第四层有效位平面,获取最终的载密图像。结合多种系数以及指标对实验结果加以分析可知,此算法的鲁棒性以及稳定性相比其他算法表现较为突出。