什么是虹膜？

人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球外围的白色部分，眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。

脊椎动物眼球角膜和晶状体间呈球状有色彩的膜。为血管膜的一部分、中央是瞳孔。虹膜前面被覆一层内皮;中层为富于血管和色素细胞的疏松结缔组织。

色素的多少可使虹膜呈现不同的颜色，无色素时为蓝色，当色素由少至多时，虹膜可出现灰色、棕色及棕黑色；虹膜后面衬有两层色素上皮，其内层上皮分化为平滑肌。

肌纤维由内向外呈放射状排列的称瞳孔开肌、受交感神经支配、司瞳孔放大;围绕瞳孔缘呈环状排列的称瞳孔括约肌。受副交感神经支配,司瞳孔缩小。

通常，虹膜靠近上下眼皮的部分总会被眼皮所遮挡，因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界，从而准确地确定虹膜的有效区域。虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示。虹膜定位的目的就是确定这些圆以及二次曲线在图像中的位置。

用的定位方法大致分为两类，一是，边缘检测与Hough变换相结合的方法；二是，基于边缘搜索的方法。

这两种方法共同的缺点是运算时间长，因此出现了一些基于上述两种策略的改进方法，但是速度并没有数量级的提高。定位仍然是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤之一。

虹膜图像归一化

虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止，虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此，从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程，将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。

图像增强

图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率，需要对归一化后的图像进行图像增强。

特征提取

特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码

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。