随着信息时代的发展，身份识别的地位益发凸显，对可靠、方便、迅捷的身份识别技术的需求日益强烈。人们足不出户，就可购物、理财，而带来这些便利的技术核心之一，就是身份认证。时代的发展需要更可靠、更安全的身份识别方法，生物特征识别技术就是这样的一种方法。生物特征识别技术通过人的物理特征与举止特征识别人的身份，比如人脸、指纹、虹膜、步态。与其他身份识别方法相比，生物特征具有与生俱来，随身携带，不会遗忘或者丢失的优点。　　虹膜识别使用虹膜空间特征识别人的身份，具有模板稳定、识别准确、误据率低、匹配迅速、不易伪造等优点，吸引了大量研究者，也获得了越来越多的商业应用。　　本文重点研究图像获取模块的虹膜模糊程度评估、虹膜定位模块的虹膜粗定位与虹膜边缘精确定位、虹膜匹配模块的匹配方法几个领域，提出自己的见解和方法。本文主要创新性工作如下:　　1.虹膜模糊程度评估算法。通过本文提出的广泛的模糊评价算法，针对虹膜图像的特点，提出了4个改进的模糊评价函数。实验结果表明，所提模糊评价函数计算快，耗时少，在聚焦最好的地方达到最大，且波峰显著，适合虹膜图像模糊评价的需要。　　2.迄今最为广泛模糊评价函数。首先，本文在研究虹膜图像模糊程度评估的过程中，通过观察近三十种现有的模糊评价函数，归纳出一个共性，即多数现有模糊评价函数都由一个凸函数与一个图像增强滤波构成。进一步的，为了证明这一猜想，本文基于金森不等式提出了一个新的不等式:弥散不等式，并基于弥散不等式，证明了以上猜想。最终，本文提出了一个广泛模糊评价函数，20种现有模糊评价函数可以通过构造凸函数与图像增强滤波，由所提的广泛模糊评价函数直接得到。据作者所知，所提广泛模糊评价函数是迄今最为广泛模糊评价函数，可以帮助人们构造新的、适合具体应用的模糊评价函数。　　3.基于最小中值方差的虹膜粗定位算法。针对传统虹膜粗定位算法容易受到诸如遮挡、反光等因素影响，导致定位效果不理想的问题，本文提出了使用最小中值方差算法替代传统IDO算法中的积分步骤的LMedSDO算法，获得了具有较高鲁棒性与准确性的虹膜粗定位算法。　　4.基于权重线性基函数与随机抽样一致性的虹膜边缘精确定位算法。受特征提取模块归一化矩形的启发，通过观察虹膜边缘的归一化图像，本文发现使用周期长度的整数倍为归一化矩形长度的三角基函数为基函数的线性基函数，在基函数数量为四时，对虹膜边缘精确定位具有快速、准确、鲁棒的优点。进一步的，本文提出使用随机抽样一致性算法去除错误点，获得更精确的虹膜边缘曲线。　　5.基于极值理论的多对多虹膜匹配算法。本文基于极值理论，提出了多对多的虹膜匹配算法。实验结果表明，所提匹配算法可以有效提高系统的识别效果。