虹膜识别技术的生物学基础是什么？
人眼的外观由巩膜、虹膜和瞳孔组成。巩膜是眼球周围的白色部分，约占总面积的30%；眼睛的中心是瞳孔，约占5%；虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含的纹理信息最丰富，占65%。从外部看，它由许多腺坑、皱襞和色素斑组成(见右图)，这是人体内最独特的结构之一。虹膜的形成是由遗传基因决定的，人类的基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和整体外观。人发育到八个月左右，虹膜基本发育到足够大，进入相对稳定期。虹膜的外观可以保持几十年不变，除非出现罕见的异常情况和巨大的身体或精神创伤。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时它属于内部组织，位于角膜后面。改变虹膜的外观需要非常精细的手术，并且有视觉损伤的风险。虹膜具有高度的唯一性、稳定性和不变性，是虹膜识别的物质基础。
在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是最方便、最准确的一种。虹膜识别技术被广泛认为是21世纪最有前途的生物认证技术，未来在安全、国防、电子商务等领域的应用必然集中在虹膜识别技术上。这种趋势在全球各种应用中逐渐显现，市场应用前景十分广阔。
国外虹膜识别的研究机构主要有美国的Iridian和Iriteck以及韩国的Jiris。Iridian公司掌握了虹膜识别的核心算法，是目前全球最大的专业虹膜识别技术和产品提供商。它与LG、松下、OKI、NEC等企业合作(如IRISPASS？、BM-ET300、IG-H100？产品如)，以授权的方式提供虹膜识别的核心算法，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？，识别服务器KnoWho？，谁知道？开发工具和虹膜识别相机。
2000年以前，中国在虹膜识别方面没有自己的核心知识产权。中国科学院自动化研究所在多年研究的基础上，于2000年初开发了虹膜识别核心算法，成为世界上少数几个掌握虹膜识别核心算法的单位。
作为国内第一个开始研究虹膜识别机理的研究基地，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，不仅填补了我国虹膜识别技术在国际领域的空白，而且可以与国际主流算法一较高下。中科院自动化所的核心算法与其他国际公司的核心算法相比，速度更快，占用内存空间更少，整体性能更好。2005年，我们实验室的虹膜识别研究成果获得国家科技发明二等奖。2006年9月，模式识别国家重点实验室作为我国虹膜识别技术的权威机构，参加了国际生物识别组织组织的生物识别技术评测(2006年生物识别联盟大会和2006年生物识别技术实验)，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经成为世界上最大的虹膜数据库。截至目前，已有70个国家和地区的2000多家研究机构申请使用，其中国外机构超过1500家。
北京中科虹霸科技有限公司是基于模式识别国家重点实验室虹膜识别科研成果，专业从事虹膜识别系统及相关产品研发的公司。是国内唯一拥有虹膜识别技术完全自主知识产权的企业。* * *公司获得虹膜专利15项，其中发明专利8项，实用新型专利4项，外观专利3项，获得软件著作权。知识产权涵盖虹膜识别软硬件系统等各个方面。目前，中科虹霸的虹膜识别产品已经成功应用于国内部分煤矿、银行、社保、高端分类场所。
虹膜自动识别系统包括硬件和软件两个模块:虹膜图像采集设备和虹膜识别算法。分别对应图像采集和模式匹配两个基本问题。
1993年，JOHN DAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。今天，大多数自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。
虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状部分，一般由内向外呈放射状结构。它由相当复杂的纤维组织组成，并包含许多交错的细节特征，如斑点、细丝、冠、条纹、凹陷等。这些特征是由出生前的随机组合决定的，一旦形成，将终生不变。虹膜识别的准确率是各种生物特征识别中最高的。
信息收集:
从直径为11mm的虹膜来看，Daugman博士的算法用3.4字节的数据来表示每平方毫米的虹膜信息，这样一个虹膜大约有266个定量的特征点，而一般的生物识别技术只有13到60个特征点。在许多虹膜识别技术资料中描述了具有266个量化特征点的虹膜识别算法。如果算法和人眼特性允许，
Daugman博士指出，他的算法可以获得173个具有二元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:
第一步是用距离眼睛3英寸的精密照相机定位虹膜。当摄像头对准眼睛时，算法逐渐聚焦在虹膜的左右两侧，以确定虹膜的外边缘。这种水平方法受到眼睑的阻碍。同时，该算法针对虹膜内边缘(即瞳孔)，消除了眼液和细小组织的影响。
单色相机使用可见光和红外光，红外光位于700-900mm的范围内(这是IR技术的下限，美国眼科协会在他们对macularcysts的研究中使用了相同的范围。)
在虹膜上方，该算法采用二维gabor小波的方法对虹膜图像进行细分和重组。第一个细分部分叫做相量，需要很深的数学知识才能理解二维Gabor小波的原理。