一、虹膜识别概念

　　虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。在所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。它在身份识别方面有4个特性即：可采集性、唯一性、稳定性、抗欺骗性。

　　虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。

　　二、虹膜识别的优点

　　（一）便于用户使用；

　　（二）可能会是最可靠的生物识别技术；

　　（三）需物理的接触；

　　三、虹膜识别的缺点

　　（一）一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证的试验；

　　（二）很难将图像获取设备的尺寸小型化；

　　（三）需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的最低价为7000美元；

　　（四）镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；

　　（五）黑眼睛极难读取；

　　（六）需要较好光源。

　　四、两大模块：硬件和软件

　　一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。

　　五、虹膜识别发展历程

　　追溯至19世纪80年代。1885年，ALPHONSE BERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中，当时所用的生物特征包括：耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。

　　1987年，眼科专家ARAN SAFIR和LEONARD FLOM首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，到1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。

　　1993年，JOHN DAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。今天，大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。