作为网络化和信息化时代必不可少的身份鉴别手段,生物特征识别技术已经成为国内外的前沿热门研究方向。虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术,虹膜纹络纤细无比,不可伪造,是一项值得研究和推广的新技术。论文首先介绍了几种生物特征识别技术,并对这几种生物特征识别技术进行了比较,简单介绍了虹膜识别技术的发展史,阐述了本课题研究的背景及意义。本文主要研究了虹膜识别原理的三个内容:虹膜图像的预处理,特征提取和模式匹配。虹膜图像的预处理主要包括三个部分:虹膜内外边缘定位,图像归一化及图像的增强。本文采用了基于灰度梯度的定位方法,这种方法较简单,与传统的定位方法相比计算量小,在保证定位效果的同时缩短了定位的时间。对归一化后的图像利用直方图均衡化的方法进行图像的增强。在研究了小波分析和虹膜的纹理特征的基础上,利用二维小波对虹膜进行特征提取,对虹膜图像进行多尺度小波分析,再将虹膜图像分为八个小区域进行特征提取,每幅虹膜图像最终提取465个特征值。最后,利用Hamming距离的匹配算法进行识别判决。本文的虹膜识别算法在CASIA虹膜数据库中进行了实验,并得出了较好的识别效果。