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虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。
基于虹膜特殊的生理结构，虹膜用于身份识别与其他生物特征识别方式相比具有以下的优点。
（1）唯一性：虹膜组织细节丰富；虹膜组织细节的形成与胚胎发生阶段的环境有关，具有极大的随机性；对大量虹膜进行观察的过程中，眼科专家和解剖专家注意到，一个人的纹理构成具有高度的独特性，孪生子的虹膜，甚至同一个人的左眼和右眼都完全不同。
（2）稳定性：虹膜是人体唯一可见的内部器官，它固有的与外部隔绝的特性使它免受外部环境的伤害，从而大大减小了因为外伤破坏而无法进行虹膜识别的情况。而且据称虹膜组织特征在出生三个月后基本上就保持不变。
（3）防伪性：由于虹膜的肌肉之间复杂的相互作用，虹膜的直径会处在一种不断波动的状态中。这种波动比较小，但这一特性却可以用来判断正在识别的个体是否为活体。另外，由于虹膜对于光线的变化特别敏感，监控虹膜对一个受控光源的反应，也能够鉴别被识别虹膜是否是伪造的，或是否为活体的。
（4）在未来的世界里，我们不再需要随身携带身份证明文件，因为眼睛虹膜测试系统将会全面普及。只要利用激光仪扫一扫虹膜，便可及时确认身份。还可以利用这种系统在家中发布各种指令；出外购物也不需带现金或信用卡；甚至处理各种商贸业务或出外远行也一扫了之。
虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。虹膜识别技术被广泛认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防和电子商务等多种领域的应用，也必然会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
虹膜识别（Iris Recognition）系统的构成及其研究内容大致包括以下5个方面。
（1）虹膜图像采集。由于虹膜的区分主要在于纹理细节的不同，而虹膜的纹理不是很清晰，特别是黄种人。虹膜识别的首要任务是获取高质量的虹膜图像，这是虹膜识别最难解决的关键技术之一，直接影响到后续的特征提取和识别的效果。在大多数实际情况中，由于受到光照、噪声、饰物、遮挡等因素的干扰，采集到高质量、可接受的虹膜图像是一个比较困难的问题。
（2）虹膜检测与定位。从各种虹膜图像（包括不同的光照、背景、大小、分辨率等）中检测出虹膜的存在，并确定其准确位置及有效区域的过程。
（3）虹膜纹理归一化。已知虹膜内外圆的半径以及圆心的坐标后，将虹膜纹理区域归一化为统一大小和分辨率，减少虹膜在图像中的位置、整体尺度、瞳孔缩放尺度对识别产生的影响。
（4）特征提取与编码。目的在于提取虹膜纹理中可用于识别的有效信息，并构造虹膜纹理特征编码。
（5）匹配与分类。将虹膜纹理特征编码与数据库中的虹膜纹理特征编码进行匹配，进行识别。
进一步提高虹膜识别系统的性能，扩大虹膜识别技术的应用范围，仍然面临着许多困难，具体表现在以下几点。
（1）由于本身睫毛浓密或年老导致的眼睑下沉等造成虹膜无法正常定位，但又不能将其通过质量检测排除在识别之外，在类似这种的情况下，非常必要提高算法的鲁棒性和有效的虹膜定位精度。虹膜定位是虹膜图像预处理过程中的重要环节，准确定位出虹膜的有效区域是后续过程顺利进行的基础。
（2）虹膜纹理受到外界光照刺激时会产生径向形变。传统的线性形变方法在虹膜变形较大的情况下会失效，从而导致误识率的提高。这个问题已经越来越受到研究者的关注。如果能够对虹膜纹理的形变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在复杂环境下识别性能的提高有很大的帮助。
（3）由于虹膜的纹理比指纹和掌纹等具有更高的复杂度和随机性，很难明确地划分类别。但随着虹膜识别技术在日常生活中的普及和数据库存储量的增大，为了将一步提高系统的效率，虹膜粗分类也是需要研究的一个课题。
（4）由于用普通的CCD 摄像头和在正常的光照条件下很难获得清晰的虹膜图像。虹膜图像的质量要求比较高，低质量的虹膜图像将直接导致识别错误率的增加。据报道，美国Iriscan公司开发出来的虹膜识别设备可从约30 cm 外获得清晰图像，售价大约6 500美元。现有的虹膜取像装置仍存在着价格昂贵、对被检验者有要求和需人工操作等问题。因此，有待于进一步开发集价格低廉、方便快速和非接触式的自动虹膜采集装置。
（5）如何将虹膜识别用于更多的应用场景，也是虹膜识别进一步发展需要考虑的问题。另外，虹膜识别也可以拓展到动物虹膜识别，如食品安全中溯源的鉴别（如牛、羊、猪产地及生长过程的追索），也可以在竞技类动物（赛马和赛鸽等）的管理上应用。
（6）虹膜数据库的建立与虹膜图像的标准化工作。目前，具有国际标准的可共享资源大型虹膜数据库亟待建立。同时，虹膜图像目前也无统一的标准。
（7）如何既保留虹膜尽可能多的信息，又能达到对数据降维的效果，高效提取虹膜的特征，是虹膜特征提取的关键。
（8）虹膜识别技术研究。由于虹膜图像质量不高、定位不够精确和提取的特征不完全等各种原因，开发具有模糊能力的新型模式识别方法是今后虹膜识别中一个重要的研究课题。