3. 虹膜识别技术优势
| 误识率 | 拒识率 | 影响识别的因素 | 稳定性 | 安全性 |
虹膜识别 | 1：120万 | 0.1%-0.2% | 虹膜识别时摄像机镜头的调整 | 非常稳定，只须注册一次 | 使用者选择注册 |
指纹识别 | 1：10万 | 2.0-3.0% | 干燥、脏污、伤痕、油渍 | 因为影响因素改变，需要经常注册 | 使用者选择注册 |
掌纹识别 | 1：1万 | 约等于10% | 受伤、年龄、药物环境 | 因为影响因素改变，需要经常注册 | 使用者选择注册 |
面部识别 | 1：100 | 10-20% | 灯光、年龄、眼镜、头脸上的遮盖物 | 因为影响因素改变，需要经常注册 | 使用者选择注册 |
表1 几种常见的生物特征识别技术对比
4. 虹膜识别技术发展简史
1936年，眼科专家Frank Burch指出虹膜具有独特的信息，可用于身份识别。
1987年，眼科专家Aran Safir 和Leonard Flom首次提出了利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，但是他们并没有开发出一个实际的应用系统 。
1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的Johnson实现了一个自动虹膜识别系统，这是有文献记载的最早的一个应用系统；
1993年，John Daugman实现了一个高性能的虹膜识别原型系统。目前，大部分自动虹膜识别系统使用Daugman的核心识别算法；
1996年，Richard Wildes研制成功基于虹膜的身份认证系统；
1998年底，中科院自动化所开始虹膜识别方面的研究，2000年成功开发出具有我国自主知识产权的虹膜识别系统。
