章节　　虹膜是坐落于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的可见的环状的组织，在一定频率的将近红外光下，可呈现非常丰富的纹理信息，如斑点条纹、细纹、冠状、隐窝等生理细节特征。人眼虹膜的可见生物的组织结构依赖婴儿胚胎期中胚层的初始条件，在人群中的产于有可能是随机的或是浑沌的，但一出生于就终生平稳，而且每个人的虹膜纹理意味著地有所不同。统计资料指出，虹膜纹理有几百个维度，即使是某种程度的基因型，其虹膜的表现型传达是不相关的。

于是以因为人眼虹膜独有的纹理图像合适用作自动身份辨识，所以其具备高效、精确、不能拷贝等特点。基本原理主要是通过对比虹膜纹理图像特征之间的相似性来确认人体的身份，其核心是经计算机展开大量的多种算法，用于模式识别、图像处理等方法对人眼的虹膜纹理特征展开叙述和给定（如早期应用于Gabor小波对虹膜纹理编码，用汉民距离对虹膜模板展开给定），从而构建自动的人体身份辨别。　　1虹膜识别系统的包含　　虹膜识别系统由软件系统和硬件系统构成，其中软件系统即虹膜信息处理系统，借以构建虹膜图像处理、用户注册、用户辨识、虹膜图像存储管理、虹膜特征存储管理等功能。包含框图如图1右图。

硬件系统还包括虹膜图像收集系统以及反对虹膜信息处理系统运营的硬件环境。　　目前市场上较成熟期的计算机核心算法有英国剑桥大学的Daugman技术、英国巴斯大学的MJRLIN技术以及中国科学院的技术。本文实验系统使用英国巴斯大学的MIRLIN技术。

　　　　2有限条件下的虹膜纹理图像收集技术分析　　国际人眼安全性标准协会拒绝虹膜图像收集装置为动态自动无侵犯的虹膜光学光学装置。目前世界上主流的虹膜镜头使用640480像素以上的CMOS逐行扫描摄像头，其中在人眼虹膜直径范围内拒绝最少有100个像素收集点以上，尽量地保有完整虹膜图像的特征。根据ISO／IEC19794-6图像标准，同时保证黑暗环境下摄制的必须，光源自由选择波长为720～900nm的近红外光源，电离辐射功率《0．5mW／cm2，对眼睛无损害。

摄像头的传输速率划为251帧／s，确保视频流的动态传输。摄制过程中，中央处理模块对每帧图像不作动态分析，以后该帧图像符合判断标准，同时该数据帧被传输到虹膜识别处理器核心模块做到适当的判断处置。整体硬件设计架构如图2右图。

　　　　在总计352730次试验中我们找到，实际系统虹膜图像收集顺利与否的几个最重要容许因子还包括人机的交互因应、光强度等系统外界容许。因此系统的适用性设计十分最重要。为超过全自动智能化虹膜收集，通过数万次的实验，我们总结出有系统设计有如下几方面的考虑到：　　2．1距离感应器　　首先，摄像头模块需外置用户距离感应器传感器借以监测个体的不存在。

传感器的选型可为接触式（如读卡器或密码电源模块等）和非接触式模块（如红外感应器或双肩分析仪模块等），考虑到系统今后的兼容性，与CPU的模块设计建议用于GPIO相连。　　2．2嵌入式　　摄像头内置应用软件可以用于多国语言指导用户不作适当的上机操作。根据嵌入的距离感应器传感器模块将用户的距离对系统到中央处理器，然后以语音输入的形式指导用户调整头部方位以后转入适合的光学区域。

或者用于视觉上的多色指示灯也可以符合这个效果。

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