사람은 그 개개인이 다른 이와는 전적으로 구분되는 생물학적인 특징을 가지고 있다.
유전자 형질, 지문, 목소리, 정맥, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 생물학적인 특징의 높은 신뢰도 때문에 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 오랜 기간 많은 연구가 진행되어 왔다.
특히 홍채 인식 분야는 관련 연구가 오래되지 않았음에도 불구하고 높은 신뢰도의 인식률과 독특한 특징을 가지고 있어 관심이 증폭되고 있다.
1993년 John G. Daugman에 의해 보고된 바 있는 그의 논문 “High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence,” 에서는 가버(Gabor)변환을 이용 256바이트의 특징(Iris Code)을 추출하여 인식에 사용하였고, 미국 커넥티컷(Connecticut)주의 안과 의사 학회가 만든 눈동자 영상 데이터베이스를 이용하여 높은 인식률을 얻는데 성공하였다.

그림과 같이 사람 눈의 동공과 흰 부위 사이에 존재하는 영역을 홍채(Iris)라고 하며 이 홍채에 생겨있는 긴 띠 모양의 망 (빗살 무늬의 인대), 붉은 색의 섬유질, 속눈썹 모양의 돌기, 꾸불꾸불한 혈관계, 링 모양의 원들, 동공을 둘러싸는 코로나 모양의 인대, 홍채 고유의 색, 얼룩점, 등이 각 사람마다 다른 생물학적 특성을 가진다. 홍채 패턴이 개인 식별에 유용하게 사용될 수 있다는 사실은 1930년대 Frank Burch에 의해서 처음 제안되었다. 그 후 미국의 안과의사인 Leonard Flom과 Aran Safir는 1961년과 1965년에 홍채 패턴이 사람마다 고유하다는 연구 결과를 도출했고, 1993년 영국 캠브리지 대학의 John G. Daugman 교수는 가버 변환을 기반으로 홍채 패턴을 256바이트로 코드화 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

홍채 인식 시스템은 근래 다른 어떤 시스템보다 오인식률이 낮아 고도의 보안이 필요한 곳에 쓰일 것으로 주목 받고 있다. 비슷해 보이는 눈의 홍채도 자세히 보면 무늬, 형태, 색깔 등이 사람마다 모두 다르다. 망막의 혈관 패턴과 홍채의 무늬는 사람이 태어난 이후 만3세 이전 까지 대부분 형성되며 특별한 외상을 입지 않는 한 평생 변하지 않는 것으로 알려져 있다. 더구나 일란성 쌍둥이도 무늬가 다르다. 홍채는 특히 망막과 달리 눈의 표면에 위치하기 때문에 안구 내 질병에 영향을 받지 않으며 눈의 충혈과도 상관이 없다. 따라서 홍채는 지문이나 망막보다 훨씬 다양한 패턴 및 위조 불가능성으로 생체인식 기술 중 가장 완벽한 개인 식별 시스템으로 평가 받는다.

홍채 영상 추출에 있어 카메라 등의 시스템 성능에 따라 좌우되겠지만 일반적으로 5~30Cm 정도의 거리를 두고 카메라가 획득한 홍채영상을 가지고 홍채패턴을 분석하여 개인 신원을 파악하게 된다. 이때 컴퓨터에 미리 등록된 홍채코드 데이터베이스와 대조하여 누구인지 확인하거나 ID카드에 기록된 홍채코드와 비교하여 사용자가 본인임을 확인하는 용도로 사용이 가능하다. 홍채를 이용한 개인 식별은 지문의 경우와 마찬가지로 홍채 영상 취득 부분과 홍채 인식 부분으로 이루어진다. 영상 취득 부분은 홍채 인식에 적합한 품질의 홍채 영상을 얻는 기능을 수행하고, 홍채 인식 부분은 취득한 눈 영상으로부터 홍채 영역을 추출하고 홍채 특징을 추출하는 영상처리 단계와, 추출된 홍채 특징으로부터 홍채 코드를 생성하고 이를 기반으로 매칭을 수행하는 단계로 이루어진다. 각 단계별 알고리즘 및 특징 분성은 다음 호에 자세히 다루기로 한다.