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虹膜作为生物特征之一，具有普遍、唯一、高可靠和不可复制的性能特点，其先进性表征使虹膜识别技术被广泛认为是最有前途的生物认证技术之一。以往高准确性虹膜识别算法的开发，多为针对定焦的小景深采集环境中获取的聚焦图像，需用户主动配合的约束性成像条件使虹膜识别的实际应用面临巨大挑战。因此，扩大景深的自然状态虹膜采集理念的普及和应用，成为亟待突破的瓶颈问题，也是当前研究的热点。本文特别专注于低约束的扩大景深定焦虹膜识别系统中，引入偏离景深的离焦图像导致识别性能下降的关键问题，研究开发对光学离焦具有足够鲁棒性的离焦虹膜识别算法。不同于现有技术：依赖于特殊的硬件扩大景深或先于识别应用复杂的手段恢复图像，以及借助与其它模态生物特征的融合来辅助识别，本文主要工作及贡献如下：（1）针对光学离焦导致虹膜识别时同类个体类内差异增大的问题，探究了扩大景深的定焦虹膜识别系统中稳定特征对于不同图像离焦程度的鲁棒性，提出了三种基于稳定特征的特征提取与识别方法，分别在编码级、特征级和像素级进行稳定特征的位置标定。首先，提出了基于多采样图像序列稳定编码位（SCB）的离焦虹膜识别方法，通过对离焦虹膜图像序列采样的编码比对，确定稳定特征的编码描述位，以供识别；其次，提出了基于稳定相位矢量位移（SPVD）的离焦虹膜识别方法，通过对单幅虹膜图像的相位矢量在复平面内的位移比对，确定稳定的相位特征，以供编码、识别；最后，提出了基于稳定深点区域（SDPR）的离焦虹膜识别方法，通过对单幅虹膜图像的区域深点特征对比度的比对，确定稳定的深点区域，以供特征提取、编码、识别。实验结果表明，与经典的Gabor全码（GFC）识别方法相比，本文方法缩小了特征的类内差异，取得了较低的误拒率，且等误率分别降低了14.81%、10.65%和11.11%，充分说明本文方法通过剔除对光学离焦具有敏感性的不稳定特征，有效的增强了离焦虹膜特征的鲁棒性。衡量三者性能，SCB方法准确性最优，但多采样注册增加了采集系统的硬件成本和复杂度，因此，基于单采样注册的SPVD方法和SDPR方法更具应用优势。（2）针对光学离焦使虹膜模糊，导致有效特征减少的问题，本文提出稳定特征融合（SFF）解决方案。通过对不同图像离焦程度下稳定特征在空域和频域分布规律的统计研究，确定基于单幅图像注册的稳定深点区域特征与稳定低频傅里叶相位特征的提取规则，并将二者在匹配分数级进行融合完成识别。实验结果表明，与融合前基于单特征的以及眼周和虹膜两种模态生物特征融合（PIBF）的方法相比，本文方法取得了更佳的识别性能，等误率最高降低7.87%。充分说明本文方法通过对多样化稳定特征的提取，有效扩充了虹膜的可区分性特征，对离焦虹膜识别性能的提升大有增益。（3）SPVD方法研究过程中，在分析了虹膜纹理形状随图像离焦变化规律的基础上，用纹理对比度描述离焦过程中虹膜纹理的形变，从而建立相位特征（Gabor滤波器响应值）与纹理对比度的函数关系模型。实际系统中，函数模型的实验验证结果表明，不同图像离焦程度下，相位特征与纹理对比度的变化规律，符合其理论分析结果。（4）对离焦虹膜识别方法的性能评价进行了研究。针对扩大景深虹膜识别系统的应用需求，有必要指导用户位于图像采集所能容许的距离范围内，以使整个过程对用户而言舒适而又快捷。分别评估了不同的虹膜图像获取距离范围对识别性能的影响，为不同应用背景下离焦虹膜识别方法的取舍或融合提供参考。（5）针对内容稀疏的离焦虹膜图像易造成扩大景深虹膜识别系统对其有效性的误判问题，提出基于特征像素的离焦虹膜图像离焦深度评价方法。依据不同像素对虹膜图像离焦深度评价的贡献程度自适应地为其分配特征重要度权值，以放大特征像素的评判作用，缩小无关像素的参与程度。实验结果表明，本文方法不仅提高了对内容稀疏的离焦虹膜图像离焦深度评价的灵敏度，且对聚焦点附近的虹膜图像的离焦深度评价的灵敏度亦有增强作用，能够为扩大景深虹膜采集系统的现场应用提供技术支持。