虹膜識別的安全性：一個虹膜約有266個量化特征點，而一般的生物識別技術只有13個到60個特征點。266個量化特征點的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術資料中都有講述，在算法和人類眼部特征允許的情況下，算法可獲得173個二進制自由度的獨立特征點。在生物識別技術中，這個特征點的數量是相當大的。從而在安全性上有很大保障。
而且當一個人死亡后，瞳孔會自然放大，從而造成虹膜消失，所以只有活體才能夠只用虹膜識別，而且由于虹膜是生物特征，在照片或者視頻上是不能解鎖的。
虹膜識別技術的過程一般來說分為：虹膜圖像獲取、圖像預處理、特征提取和特征匹配四個步驟。
1、圖像獲取使用特定的數字攝像器材對人的整個眼部進行拍攝，并將拍攝到的圖像通過圖像采集卡傳輸到計算機中存儲。
2、圖像預處理由于拍攝到的眼部圖像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能滿足要求，需要對其進行包括圖像平滑、邊緣檢測、圖像分離等預處理操作。
3、特征提取通過一定的算法從分離出的虹膜圖像中提取出獨特的特征點，并對其進行編碼。
4、特征匹配根據特征編碼與數據庫中事先存儲的虹膜圖像特征編碼進行比對、驗證，從而達到識別的目的。
虹膜識別應用歷史最早應用還是在19世紀80年代，當時巴黎的刑事監獄就用耳朵的大小、腳的長度、虹膜等特征來鑒別犯人；1987年，眼科專家LeonardFlom和ArinSafir首次提出利用虹膜圖像進行自動虹膜識別的概念，到1991年，美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的JOHNSON實現了一個自動虹膜識別系統。1993年，JOHNDAUGMAN實現了一個高性能的自動虹膜識別原型系統。今天，大部分的自動虹膜識別系統使用DAUGMAN核心算法。
