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虹膜識別統(tǒng)一身份認(rèn)證平臺。
圖1 虹膜識別的生理基礎(chǔ)
虹膜是眼睛的一個(gè)組成部分，位于人眼表面黑色瞳孔和白色鞏膜之間的環(huán)狀區(qū)域（見圖1(b)）。圖1 (a)是眼睛的解剖圖，從圖中我們可以看出，虹膜是眼睛的一個(gè)內(nèi)部器官；然而，位于虹膜之前的角膜是透明的，因此虹膜又是外部可見的。
虹膜在一定波長的紅外光照射下，總體上呈現(xiàn)一種由里到外的放射狀結(jié)構(gòu)，包含許多相互交錯(cuò)的類似于斑點(diǎn)、條紋、隱窩等形狀的細(xì)微結(jié)構(gòu)。通常，我們將這些細(xì)微特征稱為虹膜的紋理特征。
圖2 虹膜身份識別系統(tǒng)基本流程
虹膜識別技術(shù)采用專用光學(xué)圖像采集儀采集人眼虹膜圖像，然后通過數(shù)字圖像處理技術(shù)、模式識別和人工智能技術(shù)對采集到的虹膜圖像進(jìn)行處理、存儲、比對，實(shí)現(xiàn)對人員身份的認(rèn)證和識別。虹膜身份識別系統(tǒng)可以粗略的劃分為圖像獲取、預(yù)處理和特征提取三個(gè)大步驟，基本流程如圖2所示。
虹膜身份識別是一項(xiàng)涉及光學(xué)工程、機(jī)械設(shè)計(jì)、電子電路、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、數(shù)學(xué)、模式識別、信號處理、數(shù)字圖像分析、認(rèn)知與心理學(xué)等多學(xué)科、多門類的高新技術(shù)，集理論與應(yīng)用于一體，屬于戰(zhàn)略高新技術(shù)。
虹膜識別技術(shù)是通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份。虹膜作為身份的標(biāo)志具有以下特點(diǎn)：
唯一性：信息量大于指紋的5-10倍。
穩(wěn)定性：人三歲以后虹膜發(fā)育成熟，終身不變。
防偽性好：不易被外界獲取，需要專業(yè)鏡頭捕捉。
非接觸性：用戶不必接觸采集裝置就能獲取虹膜圖像。
對各類人體生物特征識別技術(shù)分析比較認(rèn)為：虹膜識別是“最精確的”、“處理速度最快的”以及“最難偽造的”。
虹膜識別技術(shù)流程主要包括虹膜圖像采集、虹膜圖像的預(yù)處理、虹膜圖像的特征提取及編碼、以及虹膜圖像的匹配與識別等四個(gè)主要部分，其中虹膜圖像的預(yù)處理部分又包括了虹膜定位、歸一化以及圖像增強(qiáng)。
1) 虹膜圖像采集
虹膜圖像的獲取是虹膜識別的第一步。虹膜直徑約十幾毫米，不同人種的虹膜顏色有著很大的差別，黃種人的虹膜多為深褐色，紋理不明顯，必須采用專門的虹膜圖像采集裝置才可拍攝出紋理豐富的虹膜圖像。采集時(shí)用戶需站在離采集設(shè)備10-50 cm的范圍內(nèi)，睜大眼睛注視采集窗口，這樣才能采集清晰的虹膜圖像。
2) 虹膜圖像的預(yù)處理
虹膜定位：是整個(gè)虹膜識別過程中最重要的環(huán)節(jié)，虹膜定位就是準(zhǔn)確的確定虹膜的內(nèi)邊界和外邊界，保證每次進(jìn)行特征提取的虹膜區(qū)域不存在較大偏差，定位的速度和準(zhǔn)確性決定了整個(gè)虹膜系統(tǒng)是否實(shí)用可行。虹膜邊界定位方法主要分為兩大類：一類是基于圓形虹膜的定位算法，其包括基于灰度梯度的定位方法（如微積分方法），以及基于二值邊界點(diǎn)的方法（如最小二乘法、Hough 變換等）；另一類是基于非圓虹膜的定位算法，其包括橢圓擬合法、動態(tài)輪廓線法。
虹膜歸一化：在獲取虹膜圖像的過程中，受焦距、人眼大小、眼睛的平移和旋轉(zhuǎn)以及瞳孔的收縮等因素的影響，所得到的虹膜圖像不僅大小不同而且存在旋轉(zhuǎn)、平移等現(xiàn)象。為便于比較，一般虹膜識別系統(tǒng)都要對虹膜進(jìn)行歸一化處理，其目的是將每幅原始圖像調(diào)整到相同的尺寸和對應(yīng)的位置，從而消除平移、縮放和旋轉(zhuǎn)對虹膜識別的影響。
虹膜圖像增強(qiáng)：采集設(shè)備自身的原因使得虹膜圖像光照不均勻，一般通過直方圖均衡化處理。采集過程中還存在各種噪聲的干擾，通常通過同態(tài)濾波去除由于反光等噪聲干擾。如果采集到的用于虹膜識別的圖像模糊不清晰，將會極大地影響虹膜識別系統(tǒng)的識別性能，通常利用基于重建的超分辨率方法改善虹膜圖像?？傊?，圖像增強(qiáng)的目的就是減小光照不均、各種噪聲等因素對虹膜識別系統(tǒng)的識別性能的影響。
3) 虹膜特征提取及編碼
依靠相應(yīng)的算法對虹膜圖像中獨(dú)特的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行提取，并采取適當(dāng)?shù)奶卣饔涗浄椒?，以此?gòu)成虹膜編碼，最后形成特征模板或者模式模型，這一環(huán)節(jié)的結(jié)果直接關(guān)系到虹膜識別的準(zhǔn)確率。
從特征提取角度現(xiàn)有方法可分為以下三類：基于相位分析的方法如：Daugman的相位編碼方法；基于過零檢測的方法如：Boles 的一維小波零交叉編碼方法，以及基于紋理分析的方法如：Wildes的拉普拉斯金字塔算法。
4) 匹配與識別
虹膜識別是一個(gè)典型的模式匹配問題，即將采集圖像的特征與數(shù)據(jù)庫中的虹膜圖像特征模板進(jìn)行比對，判斷兩個(gè)虹膜是否屬于同一類。模式匹配算法一般與特征提取算法有關(guān)，主要的匹配方法有漢明距離和歐氏距離。
虹膜識別系統(tǒng)的匹配過程可分為識別和認(rèn)證兩種形式：
識別是把待識別特征與存儲的所有特征模板進(jìn)行比對，從多個(gè)類中找出待識別模式，是一對多的比較問題；
認(rèn)證是把待識別特征與用戶聲明的身份模板進(jìn)行比對，根據(jù)比對結(jié)果判斷是否屬于同一模式，完成一對一的比較。認(rèn)證相對于識別來說范圍要小得多，速度要快得多。