提出一种基于多纹理特征融合的新颖虹膜识别方法。该方法对虹膜图像做Gabor 小波变换 提取不同分辨力不同方向下的纹理特征作为虹膜的全局特征，在滤波后的子窗口图像上运用灰度 级共现矩阵(COM)提取虹膜的局部特征。通过加权欧几里德距离和最小距离分别对全局特征和局部 特征进行分类识别。

小波变换是一种信号的时间—尺度分析方法，它具有多分辨率分析的 特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。由于其在信号处 理领域表现出的优异性能，目前在生物医学领域，广泛应用于信号检测、 特征提取、图像处理、信号压缩等方面。 -Wavelet transform is a signal of the time- scale analysis method, it has the characteristics of multi-resolution analysis, bu

小波分析是建立在泛函分析、调和分析、数值分析、逼近论和傅里叶分析等的基础上发展起来的新的时频分析方法。与经典的傅里叶分析相比较，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息，因此小波分析有着许多显著的优点。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计