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基于虹膜的身份识别思想始于1885 年巴黎的监狱，Alphonse Bertillon利用虹膜可以用肉眼观察得到的结构和颜色区分不同的犯人。1987年，眼科专家Aran Safir和Leonard Florm提出基于虹膜图像实现自动身份鉴别的概念[7]。上世纪末才真正出现可应用的虹膜识别系统。27606
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1991年,位于美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯的国家实验室，Johnson最早实现了基于虹膜识别的自动应用系统。
1993年，Daugman利用Gabor滤波器简单的粗量化并对虹膜纹理进行相位编码，实现了一个较高性能的虹膜识别系统，使得该技术有了飞跃性的进展[4]。1994年Daugman获得“基于虹膜分析的个人身份识别系统”专利[2]，而基于Gabor变换的虹膜识别算法也是当前最流行的算法。目前，国内外相关领域的虹膜识别核心算法大部分都是基于Daugman的方法。Daugman在他的算法中，使用积分微分算子实现边缘定位，对虹膜局部纹理采用多尺度二文小波滤波器进行滤波，然后对虹膜纹理进行相位编码。根据统计理论在匹配识别部分对虹膜编码间进行按位异或，计算归一化海明距离[8]。
1997年，Boles等人提出了基于小波变换过零检测的虹膜识别算法[7,9]。通过对小波变换的过零点检测，建立一文表达式来表示虹膜灰度等级轮廓，从虹膜的灰度图像中提取虹膜特征。能有效克服虹膜图像漂移、旋转、噪声和比例缩放带来的影响，取得了较好的结果[7]。论文网
2000年，中国科学院自动化所提出使用基于多通道Gabor滤波器组的算法来进行提取虹膜特征的方法[10]。基于该核心算法已经研发出企业级的产品并被使用，其成果在国内也是领先的。