虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。

　　人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。
　　虹膜识别的发展最早可以追溯至19世纪80年代。1885年，Alphonsebertillon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。
　　近年来虹膜识别朝着两个方向发展。一个方向是往远的方向、多模态的方向发展，是指在距离达到几米远的情况下，同时融合人脸等其他模态的生物特征实现行走状态下的识别。譬如近年来卡耐基梅隆大学生物识别中心已开发出一种识别距离可达12米之外的远程虹膜扫描技术，该技术可以在车主眼睛不经意间扫过车辆后视镜的时候便快速读取到其虹膜信息。其具体操作：联结摄像头的计算机系统会将拍摄的萨维德斯虹膜图片与其数据库作对比匹配，然后会准确显示出萨维德斯的名字和其他身份信息。
　　如果这项技术落实到警用，则能够帮助警察更快速、更安全的识别驾车司机；可以用来识别正在逃亡，且企图通过改变他们容貌而逃之夭夭的疑犯；也可以在机场等重要卡口承担安防工作。
　　第二个方向是往小的方向、移动式的方向的发展。将虹膜识别集成到移动设备中，在几十厘米的距离实现识别。在移动互联的大时代，手机与pad作为信息世界的重要接入口而显得尤为重要，尤其是手机几乎是随身携带，难舍难分。在这个手机应用尤其是移动支付爆发的时代，虹膜识别作为最棒的安全卫士，其重要性不言而喻，所以手机加载虹膜识别无疑是重要而确定性的发展方向。
　　目前移动式虹膜识别的相关技术已经走向成熟开始落地，富士通全球首款虹膜识别手机，三星具有虹膜识别功能的平板电脑以及虹膜识别手机。面向移动端尤其是手机端的发展趋势已然明朗。

　　一、概述
　　虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。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。
　　人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。巩膜即眼球外围的白色部分，约占总面积的30%；眼睛中心为瞳孔部分，约占5%；虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息，占据65%。外观上看，由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。
　　在包括指纹在内的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。虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
　　虹膜识别研究机构主要有美国的Iridian，Iriteck，韩国的Jiris公司、北京中科虹霸、北京虹安翔宇，日本松下。Iridian公司掌握虹膜识别核心算法，是目前全球最大的专业虹膜识别技术和产品提供商，它和LG、松下、OKI、NEC等企业进行合作（如IRISPASS&reg，BM-ET300，IG-H100&reg等产品），以授权方式提供虹膜识别核心算法，支持合作伙伴生产虹膜识别系统。Iridian的核心技术还包括图像处理协议和数据标准PrivateID&reg，识别服务器KnoWho&reg，KnoWho&reg开发工具及虹膜识别摄像头等。
　　国内在2000年以前在虹膜识别方面一直没有自己的核心知识产权，经过10年的不断努力，截止2013年，国内以形成北京为主虹膜研发生产聚集地，在多年研究的基础上也均开发出了各自虹膜识别的核心算法，成为了世界上少数几家掌握了虹膜识别核心算法的单位之一，通过在矿山苛刻的环境下使用，证明了中国的虹膜产品不管是在识别速度、设备稳定、解决矿工黑脸问题上，都远胜国外虹膜产品。
　　作为中国首个开始虹膜识别机理研究的研究基地，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究的具有自主知识产权的虹膜识别活体检测技术不仅填补了中国活体虹膜识别技术在国际领域的空白，而且可以和世界主流的算法相媲美。2005年，实验室的虹膜识别科研成果荣获“国家科学技术发明二等奖”。2006年9月，模式识别国家重点实验室作为中国虹膜识别技术的权威，参加了由国际生物识别组织举办的生物识别技术测评（2006BiometricConsortiumConferenceand2006BiometricsTechnologyexperiment）,其虹膜识别算法的速度和精度得到了国际同行的认可。此外，模式识别国家重点实验室的虹膜图像数据库已成为国际上最大规模的虹膜共享库。已有70个国家和地区中的2000多个研究机构申请使用，其中国外单位1500多个。
　　二、虹膜识别过程
　　虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：
　　1．虹膜图像获取
　　使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。
　　2．图像预处理
　　对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。
　　虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。
　　虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。
　　图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。
　　3．特征提取
　　采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。
　　4．特征匹配
　　将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。
　　三、优缺点
　　（一）优点
　　虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，总体上呈现一种由里到外的放射状结构，由相当复杂的纤维组织构成，包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征，这些特征在出生之前就以随机组合的方式确定下来了，一旦形成终生不变。虹膜识别的准确性是各种生物识别中最高的。
　　1.生物活性
　　虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的生物活性。例如，瞳孔的大小随光线强弱变化；视物时有不自觉的调节过程；有每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放；在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些生物活性与人体生命现象同时存在，共生共息，所以想用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都是不可能的，从而保证了生理组织的真实性。
　　2.天然的被保护特性
　　虹膜是人体唯一外部可见的内部器官，位于角膜和水样液之后，与外界环境隔离开来，不易受损；
　　3.高复杂性
　　虹膜鉴别可达200多个自由度，而指纹鉴别一般只有约35个自由度；
　　4.非接触性
　　从一定距离即可获得虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人身没有侵犯，因而容易被公众接受。
　　5.唯一性
　　是指每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关，具有极大的随机性，即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。
　　6.稳定性
　　虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿7个月时）已经形成，出生6-18个月后定型，此后终身不变.一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。
　　7.防伪性
　　不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都可被检验出来。
　　（二）缺点
　　1．很难将图像获取设备的尺寸小型化；
　　2．设备造价高，无法大范围推广；
　　3．镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；
　　4．两大模块：硬件和软件；
　　5．一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。
　　四、发展历程
　　追溯至19世纪80年代。1885年，ALPHONSEBERTILLON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ARANSAFIR和LEONARDFLOM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，JOHNDAUGMAN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。
　　采集
　　从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。
　　算法
　　第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macularcysts研究中使用同样的范围。）在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要很深的数学知识。
　　精确度
　　虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等错率：1:1200000两个不同的虹膜产生相同虹膜代码的可能性是1:1052。
　　录入和识别
　　虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快。处理器速度是大规模检索的一个瓶颈，另外网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。由于虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因此一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。但是虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度上有所变化。相同的虹膜所产生的虹膜代码也有25%的变化，这听起来好像是这一技术的致命弱点，但在识别过程中，这种虹膜代码的变化只占整个虹膜代码的10%，它所占代码的比例是相当小的。
　　五、应用领域
　　目前国内的虹膜识别应用已经开始有所发展，并且势头强劲。在不久的将来，虹膜识别产业化将迎来一个明媚的春天。国内虹膜识别的主要应用领域有：
　　(1)门禁考勤这也是国内其它生物认证产品的最大应用方向，目前国内销售的国外虹膜识别产品也主要安装在高档的房地产项目上用于访问控制。
　　(2)金融和证券中科院自动化所、模识科技公司和宁波八一集团共同研发的基于虹膜识别的银行保险箱/柜已经投入市场，国内第一台虹膜识别ATM也于去年研制成功，参加了中国国际金融(银行)技术暨设备展览会。
　　(3)电子护照和第二代身份证2003年国际民航组织公布的规划将要求在个人护照中加入生物特征(面相识别、虹膜识别、指纹识别)并在进入各个国家的边境时进行个人身份的确认。我国迟早会加入这个计划，出于国家安全的考虑，国产虹膜识别系统将有较大的竞争优势。我国的第二代身份证也为生物认证技术的实施预留了空间。
　　(4)医疗保险和养老保险的发放我国的社会保障事业正在蓬勃发展中，由于虹膜特征能够保持终身不变，虹膜识别技术将可用于参保人员的身份确认，防止冒领。
　　(5)公安和司法如逃犯追踪、司法刑侦等方面的应用。
　　(6)电子商务我国已经出台电子签名法，如果在数字签名方案中引入虹膜识别，必将增加网上交易的安全性。
　　(7)信息安全如文件加密，密码学和虹膜识别的结合。
　　(8)特殊行业如采矿行业的工人下井归来脸部和手部的生物特征提取都受影响，必须采用虹膜识别。