随着信息技术的飞速发展，信息安全已成为当今重要的研究课题之一。基于人体生物特征的身份鉴定技术愈加显示出其重要价值。虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物特征识别技术，与指纹、掌纹、脸像、声音等特征识别相比，虹膜具有唯一性、稳定性、识别率高、非侵犯性等优点，因此虹膜识别技术已成为当前热门的身份鉴别研究领域。 本文介绍了虹膜识别技术的发展现状与应用前景、优缺点及基本原理，阐述了虹膜的生理结构特点和虹膜识别系统的组成。通过对目前几种较为成熟的虹膜识别方法的分析和比较，针对虹膜定位、归一化、特征提取、模式匹配等若干关键技术进行了研究。 在虹膜定位的过程中，首先用灰度投影的方法定位瞳孔的边缘，然后用canny算子检测虹膜的边缘，最后，以瞳孔的圆心和半径为参考，用改进的Hough变换的方法定位虹膜边缘。 在归一化处理中，实现从直角坐标系到极坐标系的转换，克服了虹膜识别算法中存在的伸缩、平移等问题。 通过小波分析对归一化后的虹膜图像进行纹理特征提取，提出了基于sym6小波变换的特征提取方法，将各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值，得到虹膜的122个特征编码。特征匹配采用的是欧式距离的分类器方法，分类标准是两虹膜对应特征之间的欧式距离向量的均值。 本文提出的算法对虹膜图像的伸缩、平移、旋转等的变化具有不变性。为了评价提出的算法的性能，在虹膜数据库上进行了实验，实验结果说明本文提出的算法是有效的。