虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。

虹膜图像获取

虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，同时也是比较困难的步骤，需要光、机、电技术的综合应用。

因为人们眼睛的面积小，如果要满足识别算法的图像分辨率要求就必须提高光学系统的放大倍数，从而导致虹膜成像的景深较小，所以现有的虹膜识别系统需要用户停在合适位置，同时眼睛凝视镜头(Stop and Stare)。

另外东方人的虹膜颜色较深，用普通的摄像头无法采集到可识别的虹膜图像。不同于脸像、步态等生物特征的图像获取，虹膜图像的获取需要设计合理的光学系统，配置必要的光源和电子控制单元。

由于虹膜图像获取装置自主研发的技术门槛高，限制了国内虹膜识别研究的开展。中国科学院自动化研究所在1999年研制出国内第一套自主知识产权的虹膜图像采集系统，其特点是小巧、灵活、低成本、图像清晰。经过不断地更新换代，自动化所最新开发的虹膜成像仪已经可以在20—30cm距离范围通过语音提示、主动视觉反馈等技术采集到合格的虹膜图像。

识别精确

• 虹膜认假的统计概率是 1/120 万。

• 检查人眼 400 个可测量变量（自由度）中的 240 多个变量。

• 独特性 = 准确性

• 两个人有相同虹膜模式的概率是 1078

• 双胞胎尽管拥有相同的 DNA，但虹膜模式不同

• 左眼和右眼的虹膜完全不同

• 人发育到 1 岁后虹膜就变得相对稳定

可进行 1:N 识别和 1:1 验证

• 积极识别 – 虹膜是在数学意义上独特性最高的生物特征。

• 只有虹膜识别能够提供有效的 1:N 识别和 1:1 验证。

虹膜特征：生物测定学上的“最佳特征”

• 最小的离群值

• 物理差异影响小

• 年龄：稳定的模板：1 --> 99 *

• 一次性持久登记

• 最快的身份鉴别

• 1:N 识别和 1:1 验证

• 单或双因素模式

• 最低的 FAR（错误接受率） 和 最低的 FRR（错误拒绝率）。相当于错误率 1 x 120 万/眼

* 针对新生儿的有限数据，也不包括创伤/手术/低发病率疾病。

性能数据

• 与其他所有生物识别技术（DNA 除外）相比，复杂的虹膜会导致更多的自由度（数据点）

• 高质量的登记甚至能降低对完美“现场”呈现的要求。

LG 虹膜识别技术

虹膜识别算法

Iris ID被认为是虹膜识别准确性的世界领先者。虹膜识别算法是由NIST（美国国家标准技术研究所）公认和测试的。优秀的机载质量评估和对策套件保证了可靠和一致的性能。

安全与标准兼容

Iris ID在过去的18年，作为一名高质量虹膜识别的设计者和制造者，其成功表现Iris ID产品的被采用和我们的全球领导力。对市场需求、人力因素需求的持续评估以及精确工程学的应用，使Iris ID能够提供市场领先的解决方案。Iris ID产品总是达到或超过美国和国际眼睛安全的要求。IrisAccess产品所产生的光学和细微照明已经经过了彻底的测试，并且发现其完全符合UL和ANSI眼睛安全标准。Iris ID的虹膜阅读器和摄像机的全产品线都经过了测试，并符合最严格的安全标准：IEC 67421，UL294 ETL和CE。Iris ID摄像机也符合ISO 29794-6的虹膜交换标准。

系统安全

Iris ID iCAM 7 S虹膜阅读器包括一系列可以改善网络通信和数据库保护的安全特征。数字证书和基于加密技术的标准都是IrisAccess解决方案的一部分。