当今社会中,由于信息技术的快速发展,使得信息安全性显得日益关键。生物特征识别技术具有传统身份识别技术无法比拟的优势,在社会中的应用逐渐得到快速发展。在现有的生物特征识别技术中,虹膜识别以其高可靠性、唯一性、不可伪造性以及不可侵犯性得到广泛关注,被认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术。本论文选用中国科学院CASIA虹膜数据库作为研究数据集,在深入研究以往虹膜识别算法的基础上,力求寻找快速准确的虹膜识别算法。研究内容主要基于以下几方面:(1)眼睫毛的遮挡会在虹膜内外边界定位上产生干扰,影响虹膜定位的精确性。分析形态学运算特点,选取合适的结构元素,闭运算粗略去除眼睫毛,消除睫毛干扰。(2)为提高虹膜定位速度,同时满足定位精确度要求,提出了一种改进的虹膜定位算法。二值化分割出瞳孔区域时,为获得真实瞳孔边界点,须对瞳孔边界进行修正,消除部分虹膜图像中眼睫毛及其阴影、眼睑阴影与瞳孔之间的粘连;快速精确地最小二乘椭圆拟合瞳孔边界,真实反映瞳孔的变形情况;克服Canny算子边缘检测形成的边缘间断,进行形态学边缘连接,使之虹膜外边界更加连续更能精确拟合。实验结果验证了该方法的可行性和有效性,速度上具有较高的效率,定位比较准确。(3)分析Gabor滤波器的理论性质,研究Daugman基于相位分析的编码算法;克服Daugman单一方向不同频率下提取特征不够全面的缺陷,实现对归一化虹膜图像进行子块划分,采用不同频率不同方向的二维Gabor滤波器分别对子块进行滤波,根据虚部所产生的正负结果进行相位编码。实验证明,有着较高的虹膜识别准确率。实验结果证明:本论文所提出的算法在身份识别应用中有着较好的性能。