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虹膜识别的安全性和准确性比人脸识别高出千倍，比指纹识别高出百倍。虹膜识别、虹膜+人脸识别等多模态身份识别，将迭代单指纹、单人脸识别，成为身份识别的主流。另外，虹膜识别是非接触式的生物识别方式，洁净卫生，在防疫抗疫常态化的背景下，避免细菌、病毒的接触性传播。 虹膜识别具有非接触性、唯一性、稳定性等特点，具有“三高”优点，即高准确率、高安全性、高便捷性，适合大规模人群、高精度、非接触的身份识别要求，并能广泛应用于从高级别安全要求的特定场景到日常生活场景，经济、社会活动各个领域。 虹膜识别技术流程：提取虹膜纹理信息，通过模型进行特征编码，然后利用该编码结果在库内进行身份比对。一个完整的虹膜识别流程首先从获取图像开始，使用专业的采集设备采集到用户的虹膜图像，然后对图像中的虹膜区域进行定位，获取到圆环状的虹膜区域。对虹膜区域进行图像预处理，去除眼睑、睫毛、光斑等干扰后，最终获取到有效的虹膜区域。将有效虹膜区域归一化并提取关键特征，将形成的特征值模板与数据库中的模板进行对比，得到对比分数，根据比对分数判定比对结果，从而实现身份识别的目标。

虹膜识别技术主要包含虹膜图像采集、虹膜图像预处理、虹膜特征提取（虹膜编码）和特征匹配。其中，虹膜图像预处理包括虹膜定位、分割、质量评估和归一化等步骤，特征提取是将虹膜纹理转化为方便比较匹配的特征向量，是挖掘虹膜丰富纹理信息的核心步骤，特征匹配则是比较两幅虹膜图像的特征相似度，以确定它们是来自不同对象还是相同对象，从而达到识别身份的目的。 预处理技术的难点在于需要多样性比较丰富的虹膜图像库，包括各种族、各年龄段、不同采集质量、不同光照下、不同使用场景下拍摄的虹膜图像，根据该具有丰富多样性的图像研究对应的预处理方法，包括瞳孔、虹膜、眼睑定位技术，虹膜像素精确分割技术，图像质量评估技术，虹膜属性分类技术，美瞳侦测，活体识别技术等。上述图像预处理技术应具有各种较强的泛化能力，对于各类图像都能排除干扰，做到精确定位、分割以及分类。同时所使用的算法性能要好，且容易移植至各种类型的硬件和系统平台中，硬件包括x86、arm、mips、dsp、npu等；系统平台包括windows、linux、android、麒麟等。

该项目为上海某高校电子与信息工程学院的研究成果，团队主要负责人为硕士、副教授，其主要研究方向是机器视觉与智能控制、生物特征识别（虹膜识别）以及嵌入式系统开发，拥有多项国家发明专利。

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