手静脉身份识别技术
指静脉识别技术特点及应用前景
指静脉识别技术特点及应用前景指静脉识别技术利用手指静脉血管的纹理进行身份验证，对人体无害，具有不易被盗取、伪造等特点。
该识别技术可广泛应用于银行金融、政府国安、教育社保等领域的门禁系统，是比指纹识别、虹膜识别等体表特征识别技术更安全、高效的技术。
指静脉相对于其他生物识别的优点现有的生物主要有指纹识别、虹膜识别、面部识别技术、签名识别技术、声音识别技术、掌形识别技术、指静脉识别技术、掌静脉识别技术等，这些识别技术都已经很成熟，并走向市场。
生物具有其固有的优点，但对每种识别又分别有其优缺点。
作为一种安全性高，使用方便的方式，手指静脉技术有如下一些区别于其它生物技术的突出特点：（1）安全性高前面已经介绍到，手指静脉系统的原理是匹配手指内部静脉的纹路图。
因为静脉血管是隐藏在手指内部的，因此极难复制和盗取，与别的利用人体体外特征进行的技术相比较，这种方式的安全性更高。
同时，静脉能感知手指内的血液流动和血压情况，能够在识别的过程同时进行活体检测。
（2）准确率高因为采样样本是在人体内部，所以匹配过程中受到外界的干扰非常小。
手指静脉的准确性很高，根据严格的医学证明和数学统计，FRR （拒真率）小于0.01%，FAR（认假率）小于0.0001%，FTE（登录失败）为0%。
（3）唯一性根据医学证明，不同人之间的手指静脉分布完全不同，左手和右手的静脉分布也不同，就算是双胞胎的相同手指，其中的静脉分布也是不同的。
而且手指静脉的纹路分布在成年后是不会变化的。
对于未成年人，当他们手指静脉随着年龄的增长变化后，只需要花30秒就可以完成重新的注册登记。
（4）非接触式相对于某些生物识别技术，手指静脉认识技术是非接触式的，在公共场合会比较卫生。
（5）样本文件小由于手指的静脉血管相对稳定并且很容易拍摄下来，因此使用低分辨率的摄像头就可以达到取样要求。
这样生成的静脉模板文件小，匹配速度快。
随着基于计算机网络的信息技术飞速发展，全球经济一体化，个人信息的保护显得越来越重要。
掌静脉识别技术在支付安全中的应用探索
掌静脉识别技术在支付安全中的应用探索随着电子支付的普及，支付安全问题也越来越受到关注。
传统的支付方式往往依赖于密码或指纹等身份验证方法，但这些方式易受到仿冒和偷窃的风险。
为了提供更安全和可靠的支付方式，掌静脉识别技术被引入到支付系统中。
一、掌静脉识别技术的基本原理掌静脉识别技术是一种生物特征识别技术，它利用人体掌部皮肤下的静脉网络作为识别依据。
每个人的掌静脉网络都是独一无二的，与指纹、虹膜等生物特征相比更为安全可靠。
该技术通过近红外光学传感器捕捉掌部表面的静脉图像，并对其进行特征提取和匹配，从而实现身份认证。
二、掌静脉识别技术在支付安全中的应用1.支付账户的关联掌静脉识别技术可以用于将用户的银行卡或电子支付账户与其掌静脉信息关联起来。
用户在注册时，使用特定设备捕捉并存储掌静脉特征。
在进行支付时，系统通过扫描用户掌部静脉图像来确认身份，从而确保支付账户的安全性。
2.支付授权与身份验证当用户发起一笔支付请求时，支付系统会要求用户通过掌静脉识别确认身份。
用户将手掌放置在设备上，系统会自动扫描并识别掌静脉特征。
只有当验证成功后，支付才能完成。
这种方式避免了密码的泄露和指纹的被冒用，大大提高了支付的安全性。
3.高额支付的安全保障在进行较高金额的支付时，传统的身份验证方式可能不够安全。
但掌静脉识别技术可以提供更高层次的安全保障。
用户的掌静脉特征无法伪造，因此即使支付密码被泄露，也无法完成支付操作。
4.交易记录的追踪与安全审计掌静脉识别技术可以通过记录用户的掌静脉图像与支付记录进行关联，并在需要时进行查询和审计。
这种方式可以有效防止支付信息的篡改和虚假交易的发生，同时也为支付安全提供了更多的保障。
三、掌静脉识别技术的优势与挑战尽管掌静脉识别技术在支付安全中具有许多优势，但也存在一些挑战。
首先，该技术需要特定的设备来进行掌静脉图像的捕捉和识别，这增加了系统的成本。
其次，用户可能对个人隐私和信息安全有所担忧，因为掌静脉识别技术需要保存用户的生物特征信息。
手背静脉识别技术关键算法研究与实现的开题报告
手背静脉识别技术关键算法研究与实现的开题报告1. 研究背景现阶段的生物识别技术，如人脸识别、指纹识别等，虽然应用较为广泛，但其存在着很多安全问题。
手背静脉识别技术由于其高度安全性和不易被仿冒，近年来逐渐得到关注。
手背静脉识别技术是利用手背静脉在透射光线下产生的图像特征进行身份识别的一种新型生物识别技术。
手背静脉具有较高的个体差异性、不受年龄和生理变化影响、不易受环境干扰等优点，因此成为了当前研究的热点。
2. 研究目的本次研究旨在通过对手背静脉识别技术的关键算法进行深入研究，探究其原理和实现方法，并将其运用到实际场景中，为生物识别技术的发展做出贡献。
3. 研究内容(1) 手背静脉图像获取利用图像采集设备如相机、红外线摄像机等对手背静脉图像进行获取，包括静脉结构和纹路信息。
(2) 特征提取从采集到的手背静脉图像中提取静脉和纹路等特征信息，进行信息编码和融合，生成可供比对的模板。
(3) 识别算法基于数据挖掘和模式识别算法，对生成的模板进行比对和匹配，实现身份识别。
(4) 实现方法结合实际应用场景，设计并实现基于手背静脉识别技术的身份认证系统，对识别算法进行优化和改进，提高系统的安全性和可靠性。
4. 研究意义(1) 提高生物识别技术的安全性。
相较于传统的生物识别技术，手背静脉识别技术更难以被伪造和仿冒，以此提高身份识别的安全性。
(2) 推广和应用。
随着技术的不断发展和推广，手背静脉识别技术将被广泛应用于金融、医疗、公共安全等领域。
(3) 为相关领域的研究提供参考。
本次研究对手背静脉识别技术的算法研究和实现提供了一定的参考价值，对相关领域的研究具有重要意义。
5. 研究方法本研究主要采用实验室实验与文献调研相结合的方法，通过对手背静脉识别技术的理论分析和实验验证，探究其实现原理和关键算法。
同时，结合实际应用场景，设计并实现基于手背静脉识别技术的身份认证系统，对识别算法进行优化和改进，提高系统的安全性和可靠性。
指静脉识别代码
指静脉识别代码指静脉识别是一种生物特征识别技术，它通过识别人体手指的静脉纹理来实现身份认证和授权。
相比于传统的密码、卡片等身份认证方式，指静脉识别具有更高的准确性、更强的安全性和更便捷的使用体验。
在金融、医疗、政务等领域得到了广泛应用。
1. 指静脉识别原理指静脉识别是基于人体生物特征进行身份认证和授权的技术。
每个人手指上的静脉纹理都是独一无二的，就像人类的DNA一样。
当手指放置在读取器上时，读取器会发射近红外光线，并通过摄像头捕捉图像。
然后，计算机会对图像进行处理和分析，提取出图像中的指静脉信息，并与预先存储在数据库中的用户信息进行比对，从而完成身份认证或授权。
2. 指静脉识别技术优势2.1 高准确性由于每个人手指上的静脉纹理都是独一无二的，因此指静脉识别技术具有非常高的准确性。
根据相关研究，指静脉识别的错误率只有万分之一左右，远远低于其他生物特征识别技术。
2.2 高安全性指静脉识别技术具有非常高的安全性。
由于指静脉信息是内部生物特征，不易被模拟或复制。
此外，指静脉识别技术还可以检测出假体、假手指等欺骗行为，进一步提高了系统的安全性。
2.3 便捷易用相比于传统的密码、卡片等身份认证方式，指静脉识别具有更便捷、更易用的特点。
用户只需要将手指放置在读取器上即可完成身份认证或授权，无需记忆复杂的密码或携带卡片等物品。
3. 指静脉识别应用场景3.1 金融领域在金融领域，指静脉识别技术被广泛应用于ATM机、移动支付等场景中。
通过使用指静脉识别技术进行身份认证和授权，可以有效防止银行卡被盗刷、密码被破解等安全问题。
3.2 医疗领域在医疗领域，指静脉识别技术被应用于电子病历管理、药品配送等场景中。
通过使用指静脉识别技术，可以确保医疗信息的安全性和准确性，同时也可以提高医院工作效率。
3.3 政务领域在政务领域，指静脉识别技术被应用于身份证明、公共服务等场景中。
通过使用指静脉识别技术进行身份认证和授权，可以有效防止虚假身份证明和欺诈行为。
掌纹掌静脉识别标准
掌纹掌静脉识别标准
掌纹掌静脉识别技术是一种生物识别技术，利用手掌静脉血管的独特性进行身份识别。
以下是掌纹掌静脉识别技术的标准：
1.稳定性高：掌静脉特征在成年后基本不会发生改变，即便是同卵双胞胎的掌静脉信息也会不相同。
2.防伪性强：掌静脉特征属于皮下生理特征，生物特征不易被窃取，并且难以伪造。
3.非接触识别：使用掌静脉特征作为身份识别时，只需要悬停手掌即可完成识别。
4.隐私性：无需担心隐私泄露等问题。
5.易用性：不受手掌表面潮湿、受伤、脱皮等影响，可满足不同场景下的识别。
6.具有活体检测能力：流动血液中脱氧血红蛋白与其他组织对近红外光的吸收率存在差异，因此只有活体静脉才能有效成像。
在识别过程中，掌静脉识别技术利用传感器通过近红外光扫描手掌获取手掌静脉血管信息，并利用AI算法识别比对认证。
这种技术的准确性较高，且比传统的指纹识别技术更安全、可靠。
掌静脉识别技术的应用 场景
掌静脉识别技术的应用场景以掌静脉识别技术的应用场景为题，我们将探讨该技术在各个领域中的应用。
掌静脉识别技术是一种生物特征识别技术，通过对人体掌部静脉的图像进行采集和分析，实现个体的身份认证。
相比于传统的指纹识别、虹膜识别等技术，掌静脉识别技术具有更高的安全性和准确性。
下面将介绍掌静脉识别技术在不同领域中的应用。
1. 金融行业：在金融行业中，掌静脉识别技术可以应用于用户身份认证和支付安全。
例如，在银行柜台取款时，用户只需将手掌放在识别设备上，系统即可通过对掌静脉图像的比对，验证用户的身份，确保取款操作的安全性。
此外，掌静脉识别技术还可以应用于移动支付，用户只需通过手机摄像头采集手掌图像，即可完成支付，避免了传统密码支付的繁琐和安全隐患。
2. 安防领域：掌静脉识别技术在安防领域中有着广泛的应用。
例如，在企事业单位的门禁系统中，传统的刷卡方式存在安全隐患，而掌静脉识别技术可以实现对员工身份的准确认证，提高门禁系统的安全性。
此外，掌静脉识别技术还可以应用于公共场所的安保系统，通过对人员的掌静脉图像进行比对，实现对潜在嫌疑人的识别和追踪。
3. 医疗领域：在医疗领域中，掌静脉识别技术可以应用于病人身份的认证和医疗信息的管理。
例如，在医院的挂号系统中，病人只需将手掌放在识别设备上，系统即可通过对掌静脉图像的比对，确认病人的身份，避免了因人工操作导致的认证错误。
此外，掌静脉识别技术还可以应用于医疗信息的管理，通过对病人的掌静脉图像进行采集和存储，实现医疗信息的安全可靠存储和传输。
4. 教育领域：在教育领域中，掌静脉识别技术可以应用于学生考勤和餐饮消费管理。
例如，在学校的考勤系统中，学生只需将手掌放在识别设备上，系统即可通过对掌静脉图像的比对，完成学生考勤的自动记录，提高考勤的准确性和效率。
此外，掌静脉识别技术还可以应用于学校的餐饮消费管理，学生只需通过手掌识别即可完成餐饮消费，避免了传统刷卡方式的不便和安全隐患。
指静脉识别技术特点与应用前景
指静脉识别技术特点及应用前景指静脉识别技术利用手指静脉血管的纹理进行身份验证，对人体无害，具有不易被盗取、伪造等特点。
该识别技术可广泛应用于银行金融、政府国安、教育社保等领域的门禁系统，是比指纹识别、虹膜识别等体表特征识别技术更安全、高效的技术。
指静脉相对于其他生物识别的优点现有的生物主要有指纹识别、虹膜识别、面部识别技术、签名识别技术、声音识别技术、掌形识别技术、指静脉识别技术、掌静脉识别技术等，这些识别技术都已经很成熟，并走向市场。
生物具有其固有的优点，但对每种识别又分别有其优缺点。
作为一种安全性高，使用方便的方式，手指静脉技术有如下一些区别于其它生物技术的突出特点：（1）安全性高前面已经介绍到，手指静脉系统的原理是匹配手指内部静脉的纹路图。
因为静脉血管是隐藏在手指内部的，因此极难复制和盗取，与别的利用人体体外特征进行的技术相比较，这种方式的安全性更高。
同时，静脉能感知手指内的血液流动和血压情况，能够在识别的过程同时进行活体检测。
（2）准确率高因为采样样本是在人体内部，所以匹配过程中受到外界的干扰非常小。
手指静脉的准确性很高，根据严格的医学证明和数学统计，FRR （拒真率）小于0.01%，FAR（认假率）小于0.0001%，FTE（登录失败）为0%。
（3）唯一性根据医学证明，不同人之间的手指静脉分布完全不同，左手和右手的静脉分布也不同，就算是双胞胎的相同手指，其中的静脉分布也是不同的。
而且手指静脉的纹路分布在成年后是不会变化的。
对于未成年人，当他们手指静脉随着年龄的增长变化后，只需要花30秒就可以完成重新的注册登记。
（4）非接触式相对于某些生物识别技术，手指静脉认识技术是非接触式的，在公共场合会比较卫生。
（5）样本文件小由于手指的静脉血管相对稳定并且很容易拍摄下来，因此使用低分辨率的摄像头就可以达到取样要求。
这样生成的静脉模板文件小，匹配速度快。
随着基于计算机网络的信息技术飞速发展，全球经济一体化，个人信息的保护显得越来越重要。
特征金字塔掌静脉识别算法
特征金字塔掌静脉识别算法是一种用于身份验证的技术，它通过分析手掌静脉的特征来识别个人。
该算法在图像处理和模式识别领域得到了广泛的应用。
该算法的核心思想是通过提取手掌静脉的图像特征，并将其与数据库中的已知特征进行比较，从而实现身份验证。
为了实现这一目标，该算法采用了特征金字塔的概念，将手掌静脉的特征分解成多个层次，从而获得更加精细的特征表示。
具体来说，该算法首先对手掌静脉图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作。
然后，使用特征金字塔算法提取静脉图像的特征，包括纹理、形状、方向等信息。
这些特征被编码成数字向量，并存储在特征数据库中。
在验证阶段，将新的手掌静脉图像的特征提取出来，并与数据库中的已知特征进行比较。
通过比较的结果，可以判断该图像是否属于同一人的静脉图像。
为了提高识别精度，该算法还采用了多种特征融合技术，将不同层次的特征进行组合，从而获得更加全面的信息。
该算法的优势在于，它不需要与外部设备进行交互，因此无需担心隐私问题。
此外，该算法还具有较高的安全性，因为它只依赖于手掌静脉图像的特征，而不会泄露个人的其他信息。
然而，该算法也存在一些局限性。
首先，手掌静脉图像的质量对识别精度有很大影响，因此需要确保采集到的图像质量良好。
其次，该算法对于不同个体之间的静脉特征差异不够敏感，因此在识别不同个体时可能存在一定的误差。
为了解决这些问题，未来的研究可以尝试引入更加先进的图像处理技术，以提高手掌静脉识别的精度和稳定性。
总之，特征金字塔掌静脉识别算法是一种高效、安全的身份验证技术，它通过提取手掌静脉的图像特征，并将其与数据库中的已知特征进行比较来实现身份验证。
该算法具有较高的准确性和安全性，并且无需与外部设备进行交互，因此具有广泛的应用前景。
未来研究可以进一步优化该算法，以提高识别精度和稳定性。
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手静脉身份识别技术0 引言作为一种迅速发展的生物身份识别技术，手静脉识别有着显著的优点：社会可接受，特征不易复制，比指纹受破坏的可能性更小，不易入侵，无明显的建康威胁，特征惟一性，低成本，精确快速，比签名和声纹等行为生物测量特征变化小。
手静脉识别具有广阔的应甩前景。
1 发展历史及研究现状 1983年，柯达公司在诺丁汉的雇员Joseph Rice在研究红外条形码技术时产生了利用人手背血管红外成像作为身份识别的想法，发明了手静脉特征识别技术，取名为Veincheck。
然而柯达公司的主管认为此技术缺乏市场潜力并未采用。
1987牟10月31日J．Rice获得此项技术的第一个专利(Patent #4699149，Apl3aratus for the identification of Individuals)。
J．Rice将其发明授权给BTG(British Technology Group)负责专利的开发和管理，希望能在安防工业有所建树，但当时并未引起BTG足够的重视，开发进度缓慢。
1990年J．Rice担心此发明被BTG拖延了时间而埋没，决心自己投入技术开发，此时BTG已安排英国前国家物理实验室科学家David Claydon开始了有关静脉结构的多样性和惟一性测试，J．Rice和David讨论后采用了Statistical Process Control(SPC)的方法进行生物身份识别。
1991至1993年P．MacGregor，R．Welford，P.L．Hawkes和D．O．Clayden等人发表了3篇关于Veincheck的原理介绍性文章和技术报告，明确指出Veincheck是一种以手背静脉作为身份比对特征的生物识别系统。
J．Rice于1994年发表名为“A Quality Approach To Biometrie Imaging”的文章简要的介绍了Vein-check的开发历程和相关算法。
受当时技术条件的限制，J．Rice采集的图像质量很差，但测试效果仍然令人鼓舞，。
1993至1995年间，澳大利亚的A．J．MeIinert，J．M．Cross and C．L．Smith开展了基于热成像的手背血管特征识别的研究。
1998年BTG上市公司高级经理Eugene Sweeney撰文介绍了veincheck手静脉识别技术的优点：社会可接受，特征不易复制，比指纹受破坏的可能性更小，不易入侵，无明显的建康威胁，特征唯一性，低成本，精确快速，比签名和声纹等行为生物测量特征变化小。
2000年，Veincheck的开发原型机在英国信息安全部门CESG／BWG的通用办公环境测试中表现平庸，此后没有发现有关Veincheck产品商用的报告。
J.Rice研究宣传Veincheck技术的网站最后一次更新停留在了2000年。
2007年这位手静脉识别技术的先锋撰文对此项技术的应用进展缓慢表示焦虑，建议开发可穿戴式静脉采集设备。
1992年，日本北海道大学生物工程系的K．Shimizu发表文章认为可以利用人体手血管红外成像作为身份识别依据，此文章被认为是日本和韩国进行手静脉识别技术研究的源头。
1997年，韩国的BK System公司发布了亚洲第一个商用手背静脉识别产品BK-100，1998年H．S．Choi和BK System取得了美国专利，BK S-ystem又开发了BK200和BK-300两个改进产品，由于种种原因，1998年底，BK System的产品就停产了。
2000年，BK System的一些成员组建了Techsphere公司，继续研发静脉识别产品，最终推出了VP-Ⅱ，。
这期间他们发表了一些论文，在图像采集和滤波算法上都进行了改进，使用了组合常态滤波和增强滤波、基于静脉走向的方向滤波算法，报道称该研究采用10 000人进行了测试，FAR可提高到0．000 01，识别速度为0．1 s。
VP-II在BK System产品的基础上重新设计，使用了当时最新的数字图像处理技术，采用红外光源补偿，改进了静脉特征的抽取算法，通过温度传感器检测防止欺骗，大大改进了可靠性并提高了性价比，同时声称适用于99．98％的人群。
VP-n被成功应用于机场，银行和医院等单位。
此时，为了绕开手背静脉识别的专利，在日本兴起了基于手掌静脉和手指静脉识别技术的研究和开发，M．Kono和N．Miura等人先后发表了关于手指静脉识别的文章。
日立公司推出了系列手指静脉识别产品，。
富士通公司则推出了手掌静脉识别产品。
此后静脉识别技术的发展就进入了研究和产业化交织的状态。
而且由于企业早期的介入和过多的专利保护，一度大大降低了此项研究的活性。
2006年国际生物识别组(International Biometric Group：IBG)对比测试报告公布了日立公司Hitachi TS-E3F1和富士通公司Fujitsu P-almSecure的测试结果，如表1所示。
测试结果表明目前静脉识别技术和虹膜识别技术的性能指标相当。
日立TS-E3F1传感器，富士通PalmSecure传感器示意。
中国对静脉识别技术的研究起步较晚。
2003年清华大学学报报道了清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室利用自行设计的近红外血管图像采集仪提取血管的原始图像并进行了特征识别，文献中描述：对采集到的图像样本，由于存在光照不均是图像灰度分布不均的情况，所以要对图像灰度做归一化处理，使其均值方差在规定范围内，这样在进一步处理和匹配时可以降低难度，在图像增强与二值化部分，采用分区动态二值化方法实现，再对二值图像滤波去噪，然后细化，最后提取细化图像特征，以端点、交叉点为基础进行特征比对。
文献给出了65个小范围样本的匹配实验结果，在拒真率为4．6％条件下，误识率为0。
中国台湾某大学的范国清和林志隆等人采用中红外热成像技术研究了手掌和手背静脉的识别方法，他们使用了Inframetrics Corp的红外摄像机，采用的红外波长为3．4～5 μm，探测器为PtSi 256×256 element FPA，达到FRR和FAR同为2．3％。
2004年后，其他一些大学纷纷开始了静脉识别技术的研究，如哈尔滨工程大学的王科俊，丁宇航等人较为系统的研究了手静脉识别的采集和识别算法，其他高校如吉林大学李铁钢、韩笑等等也分别在静脉图像的采集、红外图象增强和特征识别等方向做了大量研究工作，由于中国在民用红外光学成像产业化的基础相对落后，在静脉采集设备的制造工艺上水准较低，研究成果转化为产品应用的很少。
2 基本原理手静脉识别的原理是通过红外成像获取人手局部的血管图像，通过ROI(Region of Interesting)的选取，图像增强等步骤获得优化的图像，再通过模式分割和细化提取静脉模式进行匹配，从而得到辨识结果。
系统模型。
图像获取是建立在红外成像的基础上的，对物质光谱响应的研究开展的很早，很多医学和生物学实验室都测定了血红蛋白等物质的光谱响应曲线，图7中给出了氧合血红蛋白HbO2，脱氧血红蛋白Hb和水的光谱吸收曲线，研究发现人体组织对红外波段的光线吸收较弱，即红外光具有较强的穿透能力，在波长为805 nm处，HbO2和Hb的响应曲线交叉，水的吸收因子也很低，因人体血管内HbO2和Hb的浓度是变化的，为保证红外成像的稳定性，805 nm是理想的成像光波段。
2．1 静脉图像采集装置的研究国内外对静脉采集装置的研究，静脉图像的采集装置按有无主动光源分为两类，无主动光源的采集设备主要是热像仪，价格昂贵，目前使用的很少。
有主动光源的采集设备主要有3种结构，。
手背和手掌静脉采集采用反射式，手指静脉采集一般采用透射式。
在静脉识别的发展史上，图像采集设备在不断地演进中，图像质量越来越好，体积越来越小，价格越来越便宜。
1995年澳洲Edith Cowan大学的J．M．Cross和C．L．Smith在论文中首次提到使用红外LED作为补偿光源对手背静脉进行拍照，此前BTG的veincheck使用钨丝灯作为光源，。
英国的David Oswald Clayden 98年在他的一个美国专利中，介绍了静脉采集的方法，手握住一固定拉手上来固定手背的位置，在其上方有一对固定的带通滤光片和一个摄像机，通过四个红外光源照射的光线，提取手背静脉图像，通过相关算法，可以简易地实现认证。
这也是韩国的VP-II使用的采集方法。
南洋理工大学计算机工程学院的Lingyu Wang和Graham Leedham在论文中提到，静脉隐藏在皮肤下面，通常我们肉眼以及其他的可见光检测系统是不可见的。
人体的浅表静脉的温度比周围组织的温度要高，因此，通过一个热摄像机获取手背静脉的图像。
在这项工作中，使用了一个NEC热跟踪仪来获取手背图像。
索尼公司2009年2月2日宣布了一项命名为“mofiria”的超薄型的手指静脉识别技术的开发成果，它采用了独特的方法：一个CMOS感应器斜向捕捉手指静脉内部透过的散射光，从而形成一个平面图案；可以实现微型和更为灵活的设计以将此项技术植入移动设备中，。
考虑到杂光干扰的影响，此技术能否实际应用还不得而知。
国内研究机构在静脉图像采集装置上的研究投入较少，多为局部的改进，如2008年北京大学的Yanggang Dai等使用了非均匀红外光源补偿，使手指的红外图像亮度均匀，使得图像灰度标准差降低48．4％，静脉长度和分叉个数两种特征值分别增加了44．1％和31．4％。
2．2 算法研究静脉识别算法的研究主要集中在红外图像的预处理，特征抽取和模式匹配这三个环节。
红外图像的预处理主要研究图像滤波，图像增强和二值化等方面。
有关算法仍然在不断完善和改进，中值滤波，形态学滤波，直方图均衡化等方法都被广泛使用。
特征抽取和匹配算法紧密结合，目前基于血管骨架的拓扑结构和特征点的匹配方法比较流行，基于图像Hu不变矩判定、二维随即信号相关函数计算、灰度统计等比对方法都有尝试。
由于国内外对于图像识别的研究近年一直是热点，红外图像的预处理，特征抽取和模式匹配这三个环节都有大量算法借鉴，国内一些研究机构开展了应用研究，限于篇幅，这部分内容不再一一介绍。
根据近年的研究结果，单一的特征很难保证识别的效果，因此多种特征识别方法的融合成为了研究的重点。
生物识别技术仍然在不断的发展中，指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、人脸识别和静脉识别等等不断涌现的新算法相互借鉴，促进了各自技术研究的深入。
包括基于图像的植物和动物自动识别技术都与传统的生物身份识别技术发生了技术交流现象，如植物叶脉识别和昆虫自动识别的算法和指纹、掌纹、虹膜及静脉识别技术的算法就发生了相互渗透，如文献等。