在经济高速发展的今天,人们在享受着科技潮流带来的舒适体验的同时,也越来越注重身份安全认证问题。生物特征识别技术是当今社会用以处置身份安全认证问题的重要手段,生物特征识别技术更加的方便与安全,其拥有高扩展性、极易区分、容错率低、稳定性高等众多优点,因而被广大学者、机构广泛研究。虹膜识别作为生物识别技术中最为安全可靠的技术之一,由于其结构特性,个体自童年以后,便基本不会发生变化,因而相比较其他生物识别技术拥有最低的错误率。虹膜检测与虹膜分割作为虹膜识别系统中最重要的组成部分,虹膜检测的准确度和分割结果的质量优劣直接影响到虹膜识别的准确度,传统方法对于虹膜的检测与分割的处理包含了大量的预处理和手工操作,其准确性以及速率都会受到很多的影响。本文基于深度学习进行研究虹膜检测与分割算法,减少这些在数据预处理阶段对整个虹膜识别产生的影响,并且提升虹膜检测与分割性能。本文的主要工作和研究内容为:（1）研究和分析了在深度学习领域中基于人脸图像的人眼区域检测,本文选取具有代表性的深度学习目标检测网络YOLOv4作为基准网络,分析其网络架构并进行轻量化改进,构建一崭新支路提高网络对高效检测小目标的能力,同时将注意力机制引入到这一支路中,进一步提高网络的性能,将基准网络和改进网络分别在CASIA数据集上进行训练、测试,实验结果证明,改进网络比基准网络在性能和准确度方面都有着明显的提升。（2）研究和分析了基于深度学习领域对人眼区域进行虹膜分割,本文提出一种轻量型的精确虹膜分割网络。方法以经典语义分割网络U-net为基础架构,设计双路融合网络结构,将深层语义信息和丰富的浅层上下文信息进行多层次融合。模型采用深度可分离卷积进行特征提取,在降低参数量的同时,保证分割精度。方法引入新颖的注意力机制,通过对特征图在两个空间方向的相关性计算,网络得以聚合空间位置信息和通道间的非线性相关信息,使网络对重要特征提取的能力得以加强,提高了网络的性能。（3）将上文中提到的改进目标检测网络和设计的语义分割网络同基准网络在相同的人脸图像数据集和虹膜数据集上进行实验,同时将领域内相关算法一同在数据集上实验进行比较。最后进行相关内容的消融实验研究。实验数据及分割示图证明本文提出算法的优越性,在性能、准确率、效率等方面都要优于同类别相关算法和初始算法。