文章从虹膜识别的实际应用着手， 重点分析特征编码的存储和海明距阈值的选定， 以提高匹配精度， 缩短匹配时间。身份验证模型中， 所有实验虹膜图像均来源于CASIA-Iris-Syn图像库， 已注册用户的虹膜特征信息将保存在xls文件中； 同时计算已注册的虹膜图像与其所属个体中所有图像的海明距离平均值， 并以这些平均值最大值再一次与0.3一起求得的平均值作为阈值来匹配新虹膜图像。实验证明， 这种方法能有效地提高匹配速度， 降低错误接受率。