虹膜识别的安全性：一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。从而在安全性上有很大保障。
而且当一个人死亡后，瞳孔会自然放大，从而造成虹膜消失，所以只有活体才能够只用虹膜识别，而且由于虹膜是生物特征，在照片或者视频上是不能解锁的。
虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
1、图像获取使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。
2、图像预处理由于拍摄到的眼部图像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能满足要求，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作。
3、特征提取通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码。
4、特征匹配根据特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证，从而达到识别的目的。
虹膜识别应用历史最早应用还是在19世纪80年代，当时巴黎的刑事监狱就用耳朵的大小、脚的长度、虹膜等特征来鉴别犯人；1987年，眼科专家LeonardFlom和ArinSafir首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，到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。1993年，JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。今天，大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。
