随着信息技术的快速发展,信息安全日渐成为人们面临的一个重要而迫切的问题。因此,可用于身份鉴别、保障信息安全的生物特征识别技术越来越受到人们的重视。虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术,它与其他生物特征识别技术(指纹识别,面部识别,声音识别等)相比,具有以下几个特点:高稳定性、高可靠性和非接触性。这些特点使得虹膜识别具有非常广阔的应用前景。本文以提高虹膜识别算法的识别率和可靠性为主要研究目标,基于现代信号处理和图像处理理论对虹膜识别算法进行了系统深入的研究,取得了一些重要研究成果。其主要内容和创新性成果包括以下几个方面:(一)介绍虹膜识别研究的目的和意义,综述了国内外虹膜特征提取技术的基础理论、发展和现状,并指出目前这些方法存在的问题和不足之处;(二)比较了常用纹理分析方法在虹膜纹理分析中的应用,介绍一种基于灰度——基元共生矩阵的虹膜纹理分析方法。该方法不但反映纹理的灰度统计特征,而且也描述了纹理的结构特征。实验结果表明该方法可以达到一定的效果,更易于工程实现;(三)针对基于二维Gabor小波全局特征的虹膜识别方法对局部特征不敏感的缺点,提出了改进的基于二维Gabor变换的虹膜识别方法。在不同分辨率不同方向提取虹膜全局特征的基础上,引入非线性变换和特征加权,提高了虹膜识别率。同时提取局部方向能量特征作为虹膜纹理局部特征。最后提出综合考虑全局特征和局部特征的虹膜融合算法。该融合方法进一步提高了虹膜识别方法的识别率,增加了系统在不同图像质量下的适应能力。实验结果表明该方法的引入在提高系统识别率的同时,也减少了系统的误识率。论文的最后对本文的虹膜识别算法在CASIA虹膜数据库(version 1.0)中进行了虹膜特征提取的实验,并得出了较好的识别效果。