1. 研究目的与意义（文献综述）

虹膜作为重要的身份鉴别特征，具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点。与指纹识别相比，虹膜识别具有非侵犯性、活体验证等特性；和语音、人脸等非接触式等身份鉴别方法相比，虹膜具有更高的准确性。因此，虹膜识别具有广阔的应用前景。

一个公平、安定和高效的社会离不开安全可靠的身份认证解决方案。尤其在网络高度发达、人员交往和流动频繁的现代社会里，人们对身份识别技术提出了更高的要求。在需求的驱动下，基于人脸、指纹、虹膜、手形、笔迹等生物特征的识别技术应用而生。其中虹膜识别是一个新兴的热门发展方向，虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域，在红外光下可以看到丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、隐窝等细节特征。在上个世纪首先是由眼科医生发现了人眼虹膜的独特性，到1993年英国剑桥大学daugman博士提出了一套成功的虹膜特征描述和相似性判别算法，从此就开始了虹膜识别产业化的进程。现有国外的商业虹膜识别产品的核心软件大都是基于daugman的算法，已经成功地用于大规模人群的身份鉴定，如海关的出入境检查、社会福利发放、建筑物的进出控制、银行自动提款机、电子护照和第二代身份证、公安和司法等领域。在我国这样人口众多的国家开展自主知识产权的虹膜识别研究尤其具有特别重要的战略意义。从已经公布的大规模实验室测试和实际应用的结果来看，虹膜是最可靠和最稳定的生物特征。据国内权威研究机构分析预测，预计2008年，中国生物认证市场收入将达到100亿人民币的市场规模。其中虹膜识别市场规模就将达到20亿人民币。

核心算法方面，现在世界主要的公司基本都采用的是john daugman的核心算法。国内在2000年前在虹膜识别方面一直没有自己的核心知识产权，中科院于2000年初，在国家模式识别重点实验室16周年的研究基础上，结合谭铁牛、王阳生的研究成果开发了虹膜识别的核心算法，成了世界上仅有的掌握虹膜核心算法的公司之一。同时相对于世界上其他公司的核心算法，中科院的核心算法速度更快，占用的内存空间更小，整体性能更优。

2. 研究的基本内容与方案

虹膜识别技系统的基本步骤为：（1）图像采集，用于获取虹膜图像；（2）虹膜图像预处理，进行虹膜内外边缘定位、归一化和图像增强等；（3）特征提取，得到虹膜纹理的特征编码；（4）特征匹配，将提取的虹膜特征编码与特征模板进行匹配以区分不同的虹膜。虹膜识别技术将虹膜的可视特征转换成虹膜代码，这个代码模板被存储下来以便后期识别所用。虹膜代码是通过复杂的运算获得的，并能提供数量较多的特征点。

1.预处理

虹膜识别技术一般都是通过虹膜采集设备采集虹膜图像，然后通过预处理消除图像的噪声斑点和光照带给图像的影响。虹膜图像预处理是虹膜识别算法的第一步，主要由虹膜内外边缘定位、虹膜图像归一化和虹膜图像增强几部分组成。

3. 研究计划与安排

1.2017/1/14—2017/2/22：明确选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

2.2017/2/23—2017/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

3. 2017/5/1—2017/5/25：撰写及修改毕业论文 ；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 李云鹏. 基于虹膜识别的门禁系统的研究[d]. 安徽理工大学, 2015.

[2] 李星光, 孙哲南, 谭铁牛. 虹膜图像质量评价综述[j]. 中国图象图形学报, 2014, 19(6).

[3] 柯呈通, 廖桂华. 基于虹膜识别技术的身份验证模型[j]. 计算机时代, 2016(10):15-17.