《虹膜识别原理及算法》从生物特征识别的基本概念入手，简要讲解相关生物特征识别的原理和研究情况，然后介绍虹膜识别系统及研究现状，最后介绍虹膜识别系统中每个环节的具体算法和原理实现，并给出算法仿真实验及结果分析。《虹膜识别原理及算法》主要分为以下几个部分：虹膜识别系统原理、虹膜图像的获取、虹膜图像的预处理（滤波、边界定位、干扰检测、边界点的选择）、虹膜区域规范化、虹膜特征提取、虹膜模式分类算法、虹膜识别的阈值选择问题、虹膜识别算法的评价指标以及虹膜图像质量评价等内容。
    《虹膜识别原理及算法》可作为计算机科学与技术、控制专业、电子信息等相关专业高年级本科生、研究生和研究人员的科研用书，也可作为安全系统、生物识别系统、移民管理系统、刑侦系统、图像处理和模式识别系统等研究开发人员和工程技术人员的参考书。

    随着计算机网络与通信技术的飞速发展，现代社会对人类自身身份识别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方法无法实现身份的自动和准确鉴别，生物特征识别技术为身份的准确鉴别和认证提供了一种有效的解决途径。
    近年来，生物特征识别受到各个国家和诸多领域的关注，该技术采用人自身的生理和行为特征作为身份标识，成了目前身份鉴别领域的发展趋势。虹膜识别是其中最为重要的一种生物特征识别技术，备受专家学者关注，在最近二三十年有了迅猛发展，理论方面不断完善，实际应用方面技术不断成熟。
    1887年就曾出现了利用虹膜进行身份鉴别的情况，但那时区分不同的人利用的是虹膜的颜色特征。1988年生物学家提出了虹膜识别的概念，认为人的虹膜的形成过程与胚胎时期的母体环境有关，具有随机性，导致虹膜纹理存在差异，这一差异性可以用来鉴别不同人。研究表明：面貌相似的双胞胎具有不同的虹膜特征，甚至同一人的左、右眼虹膜图像也不一样，这一研究结果确立了虹膜在身份认证领域的重要地位。另外，虹膜的长久稳定性和难以伪造性也是相比于其他生物特征优越的身份标识所具有的特征。
    最早的、真正的虹膜识别系统要追溯到1993年。剑桥大学的John Daugman博士提出了采用Gabor滤波器提取虹膜的纹理特征，实现了第一个虹膜识别系统，并且在数以百万计的测试和希思罗机场的实验都表明了该系统具有极小的错误识别率，使该识别方法在一定程度上经受住了考验。随后，Richard P.Wildes在基金资助的情况下，开始了虹膜识别系统的研究，提出并实现了一套基于图像匹配相关性的虹膜识别技术，在图像的比对、认证和识别中通过了测试，表明了虹膜识别具有良好的性能。
    由于虹膜识别在医疗、救援物资发放、自动取款、登机、门禁等方面具有其性能优势，许多国家在虹膜识别领域展开了应用研究。但是，虹膜采集设备价格昂贵，无形中提高了虹膜识别研究的门槛。一些研究机构（如中国科学院自动化研究所）能够免费提供虹膜图像数据库，为想要从事虹膜识别理论研究的人们提供了研究的基础，使得更多的单位和研究所加入这一研究领域，可以看出许多的国内外研究论文都采用该所提供的数据库进行理论研究和实验验证。随着虹膜采集设备价格降低和硬件技术成熟，在实用性和应用推广方面的研究工作已逐步展开。
    虹膜识别和其他生物识别技术一样，具有广泛的应用背景。特别是在反恐方面，虹膜识别能够提供准确的身份鉴别，通过在个人护照或者身份证件中增加生物特征数据，能够对恐怖分子实现有效的跟踪。虹膜识别有望成为维护国家安全、社会稳定、金融安全、航空安全的重要技术手段。

第1章 绪论
1.1 生物特征识别的产生背景
1.1.1 传统的身份鉴别
1.1.2 身份鉴别面临的挑战
1.2 生物特征识别概述
1.2.1 生物特征识别技术简介
1.2.2 生物特征识别技术应用现状
1.3 典型的生物特征识别技术
1.3.1 指纹识别
1.3.2 人脸识别
1.3.3 耳廓识别
1.3.4 虹膜识别和视网膜识别
1.3.5 手形识别和掌纹识别
1.3.6 声音识别
1.3.7 签名识别
1.3.8 步态识别
1.3.9 击键力度
1.3.1 0DNA识别
1.3.1 1人脸温谱图识别
1.3.1 2体味识别和脚印识别
1.4 生物特征识别的分类
1.5 选择生物特征的原则
1.6 多生物特征识别
本章小结
参考文献

第2章 虹膜识别概述
2.1 虹膜概述
2.1.1 什么是虹膜
2.1.2 虹膜的先天优势
2.2 虹膜识别系统概述
2.2.1 虹膜识别系统原理
2.2.2 虹膜识别系统组成部分
2.3 虹膜识别的工作模式
2.3.1 工作模式
2.3.2 身份注册系统
2.3.3 识别认证系统
2.4 虹膜识别的发展现状与应用
2.4.1 发展现状
2.4.2 应用领域
本章小结
参考文献

第3章 虹膜图像的采集
3.1 虹膜图像获取技术的发展
3.2 虹膜图像采集系统
3.2.1 图像采集的前提
3.2.2 几何测距法
3.2.3 聚焦检测方法
3.3 虹膜数据库的建立
3.3.1 建立虹膜数据库的作用
3.3.2 虹膜数据库的建立方法
3.4 虹膜数据库
3.4.1 中科院的虹膜数据库
3.4.2 NICE.I竞赛的测评数据
本章小结
参考文献

第4章 虹膜边界定位
4.1 平滑处理
4.1.1 空域平滑
4.1.2 频域平滑
4.2 边缘提取
4.2.1 锐化处理
4.2.2 虹膜边缘提取
4.2.3 边缘梯度二值化
4.3 虹膜边界定位算法概述
4.4 基于投票机制的虹膜边界定位算法
4.4.1 基于Hough变换进行圆的检测
4.4.2 由瞳孔位置确定处理图像大小
4.4.3 基于H0ugh变换的虹膜边界快速定位算法
4.4.4 仿真实验
4.5 基于微积分的虹膜边界定位算法
4.5.1 微积分定位边界原理
4.5.2 局部梯度极值的检测和消除
4.5.3 基于微积分的虹膜边界快速定位算法
4.5.4 仿真实验
本章小结
参考文献

第5章 边缘点选择后的虹膜边界定位
5.1 人眼图像中边缘点的特点
5.2 极坐标下的虹膜边界定位算法
5.2.1 极坐标下圆的特点
5.2.2 极坐标转换
5.2.3 极坐标下的虹膜边界定位算法
5.2.4 仿真实验
5.3 水平边缘点的选择算法
5.3.1 边缘点选择问题的提出
5.3.2 水平边缘点的选择
5.3.3 极坐标下边缘点选择后的虹膜边界定位算法
5.3.4 仿真实验
5.4 基于边缘点选择和圆参数投票的虹膜边界定位算法
5.4.1 极坐标下选择边界点
5.4.2 极坐标到直角坐标的变换
5.4.3 基于边缘点选择和圆参数投票的虹膜边界定位算法
5.4.4 仿真实验
本章小结
参考文献

第6章 眼皮、睫毛、光源像点检测
6.1 虹膜区域的干扰
6.2 眼皮轮廓定位
6.2.1 眼皮定位概述
6.2.2 眼皮定位算法
6.2.3 眼皮阴影估计
6.3 睫毛检测
6.4 光源像点检测
6.5 仿真实验
本章小结
参考文献

第7章 虹膜区域规范化
7.1 虹膜尺度、位置和方位
7.1.1 平移变化
7.1.2 旋转变化
7.1.3 伸缩变化
7.2 虹膜区域规范化处理
7.2.1 弹性模型
7.2.2 虹膜边界的表示
7.2.3 虹膜区域的表示
7.3 虹膜区域归范化方法
7.4 虹膜区域大小的确定
7.4.1 低频特征一致原则
7.4.2 分辨率确定
7.4.3 仿真实验
本章小结
参考文献

第8章 虹膜特征提取
8.1 二值相位编码的特征提取框架
8.1.1 特征提取概述
8.1.2 虹膜特征提取框架
8.1.3 二值模板的匹配算法
8.2 基于二维Gabor滤波的特征提取算法
8.3 基于多通道Gabor滤波的特征提取算法
8.4 基于图像匹配的识别算法
8.5 基于空域局部过零检测的特征提取算法
8.5.1 空域中的虹膜纹理
8.5.2 基于局部过零检测的虹膜特征提取算法
8.5.3 仿真研究
本章小结
参考文献

第9章 虹膜特征匹配
9.1 汉明距离计算
……
第10章 改善虹膜识别性能的方法
第11章 虹膜图像质量评价系统
第12章 第二届生物特征识别竞赛
附录2 生物测定学术语表

    生物特征识别技术对于提高信息安全具有重要作用，可广泛应用于很多领域。本章对身份鉴别进行了介绍，通过分析传统的身份鉴别方法存在的问题，引出了生物特征识别技术，并对目前典型的生物特征识别技术进行了综述。
    1.1 生物特征识别的产生背景1-1-1传统的身份鉴别
    在许多场合都会面临查验身份的问题，身份鉴别就是通过各种技术或者非技术的手段，对鉴别人员的身份进行确认。传统的身份鉴别方法是将对人的身份鉴别问题转化为对一个人身外之物的拥有上，通过是否具备这些身外的物品或者知道某些知识来证明此人的身份，这些证明人身份的东西可分成两类：
    （1）标识身份的物品，如钥匙、身份证、印章、银行卡、护照、驾驶证等；
    （2）标识身份的特定知识，如用户名、密码、暗语等。
    这两类标识身份的东西有时候也结合使用，如在使用自动取款机时需要提供ATM卡和密码。身份鉴别问题是一个非常普遍而重要的问题，与人们的生活、工作、出行密切相关，只有在身份得到确认以后才能获得某种权利或者许可。例如，在进入某单位大门时，通过出示证件向门卫证明自己的身份，以获得进人的许可；在登陆计算机系统时，通过输入用户名和密码向计算机系统表明自己的身份，以获得使用计算机的权利；在通过网络进行交易时，通过数字签名技术向对方证明自己的身份，以获得交易的许可，许多有权限的场合都会遇到身份识别的问题。