生物特征识别技术即利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。一个公平、安定和高效的社会离不开安全可靠的身份认证解决方案，尤其在网络和信息技术高度发达的现代社会里，人们对身份认证技术提出了更高的要求。传统的以证件、密码、PIN等为特征的身份识别技术越来越难以满足某些行业高安全性的需要，在需求的驱动下，基于人脸、指纹、掌纹，虹膜、视网膜、笔迹、语音和步态等生物特征的识别技术应运而生，其中虹膜识别是一个新兴的热门发展方向。虹膜是一种重要的身份鉴别特征，利用虹膜进行身份鉴别，具有唯一性、稳定性、非侵犯性等优点，虹膜识别是最可靠的生物特征识别之一，其误识率是各种生物特征识别中最低的，这些特点使得虹膜识别成为一种有广阔应用前景的身份鉴别方法，适用于需要进行安全性防范的诸多场合，如金融证券交易、信息安全、ATM机、高级公寓、机场、核设施、生物护照等领域。近年来虹膜识别技术被广泛认为是最有前途的生物识别技术之一。但是，虹膜识别技术并非无懈可击，和其他信息安全技术一样，它也可能受到各种攻击。如用虹膜照片、纸质打印虹膜、模拟眼、彩色隐形眼镜等伪虹膜以假乱真。作为人体的唯一性生理特征，如果被他人伪造利用的话，在数字社会中就意味着这个人的整个数字资料的泄密。因此，如何提高虹膜识别系统的防伪性能具有重要的研究意义。 本文阐述了虹膜识别系统的组成，在此基础上，对活体虹膜防伪技术进行了深入的研究。在分析现有防伪方法的基础上，针对彩色在隐形眼镜上的伪虹膜纹理，提出了一种基于小波包分解的隐形眼镜伪虹膜检测方法。对彩色隐形眼镜伪虹膜进行检测时，首先选取感兴趣的虹膜区域，然后对选取的虹膜区域进行小波包分解，计算各子带图像的熵，将各子带图像熵值之和作为特征值，最后选取合适的阈值，对真伪虹膜进行分类。从实验结果可以看出本文提出的方法在速度及检测精度上都有优势。