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虹膜考勤通过比较虹膜图像特征之间的相似性来确定人的身份。核心是使用模式识别和图像处理来描述和匹配人眼的虹膜特征，以实现自动个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的采集，预处理，特征提取和编码以及分类。
虹膜图像采集是指使用特定的数码相机设备来捕获人的整个眼睛，并且通过图像捕获卡将捕获的图像发送到计算机以进行存储。 虹膜图像的采集是虹膜识别的第一步，也是一个困难的步骤，需要全面应用光学，机械和电子技术。由于人眼区域较小，如果需要识别算法的图像分辨率要求，需要增加光学系统的放大倍率，导致虹膜成像的景深较小，因此现有的虹膜识别系统需要用户 停在适当的位置,眼睛盯着镜头。此外，光圈颜色较深，使用普通相机无法获取可识别的虹膜图像。与面部和步态等生物特征的图像采集不同，虹膜图像的采集需要合理的光学系统和必要的光源和电子控制单元。
虹膜稳定性始于婴儿胚胎期的第三个月，到第八个月，虹膜的主要纹理已经形成。除非您经历的手术会危及您的眼睛，否则它将在您的余生中保持不变。由于角膜的保护作用，完全发达的虹膜不易被外界损坏。在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。
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