生物识别技术是一种以个人自身独一无`二的生理特征为依据的个人身份鉴别技术，由于虹膜具有丰富的、独特的纹理特征，因此，虹膜识别技术被认为是最稳定、可靠的生物识别技术之一。 目前，商用虹膜识别系统大部分是基于Daugman教授的专利基础上研发的，其识别率达100％。但是，其图像采集要求在完全一致的光照、距离等条件下完成，图像之间必须相互独立。 本文在总结了国内外主要的虹膜识别技术研究情况的基础上，得出了一种新的虹膜识别算法，并采用了CASIA数据库验证了虹膜的唯一性和算法的有效性。 算法中，对传统的随机Hough变换进行了改进，包括对图像的中值滤波、去除短枝和孤立亮点以及截取子图法等，取得了良好的定位效果；之后，将图像归一化为尺寸相等的区域，以消除图像平移、缩放带来的影响；通过一维Log-Gabor滤波器相位的提取，对虹膜的纹理特征进行编码，形成一个大小统一的虹膜二进制模板，以便于进行比较识别，并采用了改进的海明距离分类器，既保留了传统海明距离分类器计算消耗小的优点，又通过模板平移的处理方法，解决了旋转差异问题对虹膜匹配的影响；在此基础上，实现了基于一维Log-Gabor变换的虹膜识别算法。通过大量的实验验证，本文的虹膜识别方法识别率达到99.757％，证明了算法的有效性。