概述
静脉识别是利用血液中的血红蛋白吸收近红外光线的特质，使用感红外的相机获取在近红外光（波长在700nm—1000nm）照射下的静脉图片。由于血红蛋白对近红外光的吸收，图片中的静脉血管要比周围的组织暗，从而形成了个人特的静脉特征信息。[1]
在现代社会中，随着计算机及网络技术的发展，信息安全显示出的重要性。身份鉴定是系统安全的必要前提，而生物特征识别技术满足了人们对识别技术安全可靠的要求。在众多的生物特征识别方法中，静脉识别以其特的优点逐渐脱颖而出。
静脉识别的应用前景非常广泛，如在门禁、机场、ATM、移民局、部门、电子商务等多种场合。[2]
静脉识别技术
类别
通常，静脉识别可分为手背静脉识别、手掌静脉识别和手指静脉识别。[3]
指静脉识别
手指静脉识别技术是一种全新的生物特征识别技术，也是当前生物识别技术中研究为活跃的一个领域。[4]医学研究证明，手指静脉的形态是由人体的DNA及手指发育共同作用的结果。不同人的手指静脉形态各不相同，即使相同DNA的同卵双胞胎的手指静脉形态也不相同，而且同一人的不同手指静脉形态也不相同。此外，成年人手指静脉的形态不易发生变化。曾有研究对6000根手指静脉跟踪了30年，发现手指静脉结构仍保持稳定不变。这就为手指静脉的性和稳定性提供了医学依据。手指静脉识别技术是一种将近红外光穿透手指区域，并得到手指的静脉纹路红外图像，后根据手指静脉纹路图像对人身份进行识别。手指静脉识别技术因作为一种具有高防伪性的二代生物识别技术而备受瞩目。[5]
掌静脉识别
掌静脉识别是一种生物特征识别技术，它利用图像处理和模式识别的方法，通过分析人体手掌里面的静脉血管来进行身份识别。相对于手指静脉或指纹，掌静脉拥有更大的面积；相对于语音，掌静脉具有更好的稳定性和准确性；相对于人脸，掌静脉识别能轻易地区分双胞胎；相对于掌纹，掌静脉不易受手掌脱皮和磨损的影响；相对于虹膜，掌静脉的采集方式更容易让用户接受；相对于手背静脉，掌静脉拥有更为丰富的信息。[6]
手背部静脉识别
手背部静脉识别是一种新的生物特征识别技术，通过提取人的手部静脉图像特征进行人的身份识别，具有非接触、、特征稳定等优点，在手背三种手部静脉识别方式中，手背皮肤较薄且静脉血管结构较复杂。
VP-IIX 手背静脉识别，生物识别的一种。静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，运用的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
安防管理系统的原理是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将具近红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影,即可将照着血管的阴影处摄出图像来。将血管图样进行数字处理，制成血管图样影像。静脉识别系统就是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。
特点编辑 语音
活体识别
用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背静脉的图像特征，是手背活体时才存在的特征。在该系统中，非活体的手背是得不到静脉图像特征的，因而无法识别，从而也就无法造假。
内部特征
用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背内部的静脉图像特征，而不是手背表面的图像特征。因此，不存在任何由于手背表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。
非接触式
非接触性掌静脉活体识别仪
非接触性掌静脉活体识别仪 [1]
用手背静脉进行身份认证，获取手背静脉图像时，手背无须与设备接触，轻轻一放，即可完成识别。这种方式没有手接触设备时的不卫生的问题以及手指表面特征可能被复制所带来的安全问题，井避免了被当作审查对象的心理不适，同时也不会因脏物污染后无法识别。手掌静脉方式由于静脉位于手掌内部，气温等外部因素的影响程度可以忽略不计，几乎适用于所有用户。用户接受度好。除了无需与扫描器表面发生直接接触以外，这种非侵入性的扫描过程既简单又自然，减轻了用户由于担心卫生程度或使用麻烦而可能存在的抗拒心理。
安全等级高
因为有了前面的活体识别、内部特征和非接触式3个方面的特征，确保了使用者的手背静脉特征很难被伪造。所以手背静脉识别系统安全等级高，特别适合于安全要求高的场所使用。韩国首尔大学电子工程系有一篇关于手背静脉识别算法的文献E3，’介绍了传统的静脉识别算法以及如何用昂贵的DSP处理器处理浮点运算和提高实时性要求，缩短识别时间，文献中描述的静脉识别算法主要包括3大部分：静脉图像的获取；静脉图像预处理和静脉识别。图像预处理部分主要由高斯低通滤波、高斯高通滤波、阂值处理、双线性滤波以及改进的中值滤波等组成。通过对5000个样本进行实验，识别率达到94．88%。
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