虹膜是一種在眼睛中瞳孔內(nèi)的織物狀各色環(huán)狀物，每一個虹膜都包含一個獨(dú)一無二的基于像冠、水晶體、細(xì)絲、斑點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、凹點(diǎn)、射線、皺紋和條紋等特征的結(jié)構(gòu)，據(jù)稱，沒有任何兩個虹膜是一樣的。虹膜識別技術(shù)是人體生物識別技術(shù)的一種。

　　虹膜識別技術(shù)是基于眼睛中的虹膜進(jìn)行身份識別，應(yīng)用于安防設(shè)備（如門禁等），以及有高度保密需求的場所。例如，在好萊塢大片中，通過掃描眼睛視網(wǎng)膜開啟保密房間或保險箱的炫酷場景，大家一定還記憶猶新吧！使用虹膜識別技術(shù)，為需要高度保密的場所提供了高度安全保障。下面介紹虹膜識別技術(shù)原理及虹膜識別技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)。

　　虹膜是瞳孔周圍的環(huán)狀顏色組織，它有豐富而各不相同的紋理圖案，構(gòu)成了虹膜識別的基礎(chǔ)。虹膜識別技術(shù)是通過一種近似紅外線的光線對虹膜圖案進(jìn)行掃描成像，并通過圖案象素位的異或操作來判定相似程度。虹膜識別過程首先需要把虹膜從眼睛圖像中分離出來，再進(jìn)行特征分析。理論上找到兩個完全相同的虹膜的概率是120萬分之一。這也是目前已知的所有生物識別技術(shù)中最為精確的。

　　虹膜識別就是通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份。虹膜識別技術(shù)的過程一般來說包含如下四個步驟：

　　1．虹膜圖像獲取

　　使用特定的攝像器材對人的整個眼部進(jìn)行拍攝，并將拍攝到的圖像傳輸給虹膜識別系統(tǒng)的圖像預(yù)處理軟件。

　　2．圖像預(yù)處理

　　對獲取到的虹膜圖像進(jìn)行如下處理，使其滿足提取虹膜特征的需求。

　　虹膜定位：確定內(nèi)圓、外圓和二次曲線在圖像中的位置。其中，內(nèi)圓為虹膜與瞳孔的邊界，外圓為虹膜與鞏膜的邊界，二次曲線為虹膜與上下眼皮的邊界。

　　虹膜圖像歸一化：將圖像中的虹膜大小，調(diào)整到識別系統(tǒng)設(shè)置的固定尺寸。

　　圖像增強(qiáng)：針對歸一化后的圖像，進(jìn)行亮度、對比度和平滑度等處理，提高圖像中虹膜信息的識別率。

　　3．特征提取

　　采用特定的算法從虹膜圖像中提取出虹膜識別所需的特征點(diǎn)，并對其進(jìn)行編碼。

　　4．特征匹配

　　將特征提取得到的特征編碼與數(shù)據(jù)庫中的虹膜圖像特征編碼逐一匹配，判斷是否為相同虹膜，從而達(dá)到身份識別的目的。

　　一、虹膜識別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)分析
 

　　1．便于用戶使用；

　　2．可能會是最可靠的生物識別技術(shù)；

　　3．不需物理的接觸；

　　4．可靠性高。

　　快捷方便：擁有本系統(tǒng)，不需要攜帶任何證件，就能實(shí)現(xiàn)門控，可單向亦可雙向；既可以被授權(quán)控制一扇門，也可以控制開啟多扇門；

　　授權(quán)靈活：本系統(tǒng)根據(jù)管理的需要，可任意調(diào)整用戶權(quán)限，隨時了解用戶動態(tài)，包括客戶身份、操作地點(diǎn)、功能及時間次序等，實(shí)現(xiàn)實(shí)時智能管理；

　　無法復(fù)制：本系統(tǒng)以虹膜信息為密碼，不可復(fù)制；且每一次活動，都可自動記錄，便于追溯、查詢，非法情況則自動報(bào)警；

　　配置靈活多樣：使用人和管理者可根據(jù)自身喜好、需要或場合的不同，設(shè)定不同的安裝及運(yùn)行方式。比如在大堂等公共場所，可以只采用輸入密碼的方式，但在重要場合，則禁止使用密碼，只采用虹膜識別方式，當(dāng)然也可以兩種方式同時使用；

　　投入少、免維護(hù)：裝配本系統(tǒng)可以保留原來的鎖，但其機(jī)械運(yùn)動件減少，且運(yùn)動幅度小，門栓的壽命更長；系統(tǒng)免維護(hù)，并可隨時擴(kuò)充、升級，無須重新購置設(shè)備。長遠(yuǎn)來看，效益顯著，并可使管理檔次大大的提高。

　　應(yīng)用行業(yè)廣泛：廣泛應(yīng)用于煤礦、銀行、監(jiān)獄、門禁、社保、醫(yī)療等多種行業(yè)；

　　二、虹膜識別技術(shù)的缺點(diǎn)分析
 

　　1．很難將圖像獲取設(shè)備的尺寸小型化；

　　2．設(shè)備造價高，無法大范圍推廣；

　　3．鏡頭可能產(chǎn)生圖像畸變而使可靠性降低；

　　4．兩大模塊：硬件和軟件；

　　5．一個自動虹膜識別系統(tǒng)包含硬件和軟件兩大模塊：虹膜圖像獲取裝置和虹膜識別算法。分別對應(yīng)于圖像獲取和模式匹配這兩個基本問題。