随着经济的高速发展和科技的不断进步,密码、证件等传统的身份鉴别方式由于保密性差,易于复制等缺点,已不能满足现代社会日益提高的安全性需求。生物特征识别技术提供了更加安全精确的身份鉴别方法,其中虹膜识别凭借极高的安全性和稳定性成为信息安全领域的研究热点。本文对虹膜识别中的关键技术进行了研究和改进,并建立了完整的虹膜识别系统。论文的主要内容如下:1.根据虹膜采集的要求,采用红外LED作为照明装置,与工业相机和定焦镜头组成虹膜图像采集设备。该装置拍摄到的虹膜图像纹理清晰,大小合适,利用拍摄到的虹膜图像建立标准虹膜库。2.提出一种改进的虹膜定位方法,先将虹膜图像进行二值化分割,利用质心探测法粗定位虹膜瞳孔中心位置,使用最小二乘圆的方法拟合瞳孔边界,最后用Canny算子检测虹膜外边界。3.分析2D-Gabor滤波器的位置特性、尺度特性和频率特性。设计一组不同尺度大小的Gabor滤波器,可以很好的提取虹膜图像的全局特征和局部特征,根据采样点位置特征提取后的相位信息得到虹膜图像的特征编码序列。4.根据虹膜纹理的尺度变化规律设计出方向大小合适的椭圆高斯滤波器并提取采样点附近的区域灰度,结合统计学中序数测度的概念对灰度变化情况进行编码,通过计算两条编码序列的海明距离来判断两者的差异程度。5.采用中科院自动化研究所的CASIA虹膜库、英国Bath大学虹膜库和自采集虹膜库进行大量实验验证本文算法,证明本文方法达到了较高的识别率和较快的运算速度。在此基础上编写系统软件部分,并与采集装置结合成为完整的虹膜识别系统。