随着社会的发展，科技的进步，为了自身信息安全，验证身份的问题出现在了生活中的方方面面。验证身份即是利用各种技术性的或者非技术性的方式，进行确认待鉴别人员身份的过程。生物特征识别技术对于提高信息安全具有极其重要的作用，可以被广泛地应用于很多领域。作为众多生物特征识别技术之一的基于虹膜的身份鉴别技术近年来得到迅速发展，相比大多数生物特征识别技术，基于虹膜的生物识别技术能满足更多的要求：广泛性、稳定性、非侵犯性、唯一性、防伪性、可采集性等。因此，基于虹膜的身份鉴别技术日益得到学术界和企业界的重视，具有很强的潜在市场价值。本论文中，介绍了几种典型的生物识别技术的发展、详细地阐述了虹膜识别技术的发展及研究意义、虹膜生理结构及虹膜识别系统的组成。较深入地研究了虹膜识别算法，并实现其各个步骤，即预处理、特征提取和特征匹配。本文的研究工作主要集中在对定位、特征提取的研究。在定位方面，本文针对Hough变换定位虹膜计算量大，定位速度慢的缺点，找到一种新的改进的基于Hough变换的快速虹膜定位算法，即将原图像缩小若干倍，利用Hough变换提取虹膜圆环后，再还原图像。在虹膜纹理的特征提取方面，对具有代表性的三种虹膜特征提取方法进行介绍，即基于2D Gabor滤波的特征提取算法、基于多通道Gabor滤波的特征提取算法、基于一维小波变换过零点检测的方法。并在实验分析中，完成对该三种方式的比较。最后，利用C语言实现虹膜识别算法，在CASIA虹膜图像数据库上进行实验。对新的虹膜定位方法进行测试，结果表明：对虹膜图像缩小倍数应为22n(n=1,2,3,)倍；当虹膜图像缩小倍数为16倍时，可实现计算速度与识别效果的最佳平衡。对三种特征提取方式进行测试，结果表明：基于2D Gabor滤波提取特征的方法比另外两种效果好；利用实部与虚部同时编码比单独利用一种效果好。