手指静脉识别
手指静脉识别技术
手指静脉识别是一种新生的生物特征识别技术，它利用人体手指内部静脉的分布特征来进行身份识别，即利用专门的图像采集装置获取静脉血管图像，再经过计算机或其他处理器执行识别算法提取出静脉特征，然后通过匹配这些特征来实现身份认证。手指静脉血管图像如图1.2所示。
手指静脉的形状具有唯一性和稳定性，即每个人都手指静脉都不同，同一个人的手指静脉也不相同，且健康成人的静脉形状不会发生变化。与其他生物识别技术相比，手指静脉识别具有以下优点：
(l)唯一性好：医学证明，不同人的手指静脉完全不同，即使是双胞胎也不同，并且静脉形状在成年后不会变化。
(2)安全性高：由于静脉血管是隐藏在手指内部的，并且需要在专门的红外采集装置下才能获取图像，因此极难复制和窃取，具有很强的防伪性。
(3)准确率高：手指静脉识别具有非常高的准确率，根据严格的医学证明和数学统计，F双(拒识率)小于0.01%，F从(误识率)小于0.001%。
(4)简便易用：使用者对手指静脉识别的心理抗拒性低，静脉受生理或环境因素的影响也低，且属于身体部分，无需携带，不会遗忘。静脉识别属于非接触式识别，使用安全卫生。
(5)快速识别：由于手指静脉血管相对稳定且容易拍摄，同时采集静脉图像的样本小从而生成的静脉模板的数据量也小，匹配速度快。
综上所述，手指静脉识别技术具有多种突出优点，被业内认为是目前身份认证中最有发展前途的生物特征识别技术之一。
手指静脉识别的国内外研究现状
手指静脉识别技术通过获取近红外光照射下的静脉图像来进行身份认证，是当前具有高精度、高速度的生物识别技术。手指静脉识别是利用手指内部特征来实现认证的，具有很高的防伪性，作为第二代生物识别技术备受瞩目。
20世纪90年代末，日立制作所的研发人员在一项度量人脑活动的研究中发现，利用近红外光观察血液流动可以作为一种有效的、高度安全的生物识别方法，这就是手指静脉研究的起源。1997年日立中央研究所便开始对手指静脉认证技术进行研究，并利用透射光成像方式获取到了静脉分布图。此后静脉认证技术逐渐成熟并走向市场，到2002年日立公司发布了第一台手指静脉门禁控制系统产品。日立公司在2004年又推出了静脉新产品—用于ATM安全认证的指静脉认证系统，并在2005年使其商业化，同年还对外展示了载有“手指静脉认证设备”的汽车锁。截至目前，在日本，80%的ATM存取款机都搭载了手指静脉识别认证设备。手指静脉认证技术不仅在日本逐渐普及，在其他国家也备受关注。图1.3显示的是日立公司推出的手指静脉门禁系统和计算机安全登录系统。
日立公司在手指静脉识别系统的研究中，由Miura等人提出了许多具有独创性的静脉识别算法，典型的有重复线形跟踪法、最大曲率算法等，这些算法都已经成功应用于其公司开发的多种手指静脉识别系统之中。
在国内，虽然目前尚自主开发的静脉识别相关产品出现，但已有很多学术机构、研究所和公司单位进行手指静脉技术的相关研究。在高校，哈尔滨工程大学的王柯俊教授、重庆工学院的余成波教授及吉林大学的马驯良教授等人对静脉识别技术的研究做了大量的工作，指导多名博、硕士研究生发表了很多高水平的学术论文，有的还进行了样机的研制，并提出了许多创造性的算法。在公司，江苏东大金智能建筑智能化系统工程有限公司利用CMOS器件设计了较低成本的手指静脉图像的采集装置[25]，采集到了较高质量的静脉图像。与国外静脉识别产业蓬勃发展的势头相比，国内的手指静脉识别技术起步相对较晚，且研究成果主要集中在算法方面，在产品研发和应用仍面临许多问题需要解决。
手指静脉识别的系统架构
静脉识别的基本原理
手指静脉是指人体手指内部的静脉血管，手指静脉识别就是利用该血管结构的特征来实现身份认证。在可见光下，静脉是不可见的，只有在特殊的采集装置下才能获取。医学证明，人体手指静脉的血管结构在波长为0.7一1.lum的近红外光的照射下，能够穿透骨骼和肌肉，而流经静脉血管的血红蛋白容易吸收该波段的红外光而突显出静脉结构。通过专门的图像采集装置如红外CCD摄像机即可拍摄到静脉图像，然后对静脉图像进行分析处理，便可从中得到静脉特征。研究表明]，不同人的静脉结构是不同的，即使是双胞胎的各手指静脉也是不同的，而且成年人的静脉结构不再变化，即静脉具有唯一性，这就为静脉识别提供了科学依据。图2.1所示的是两幅采集到的手指静脉图像，指尖在左，图中的阴影纹路就是静脉血管结构，利用静脉的分布特征可以识别不同的人。这就手指静脉识别的基本原理。
静脉识别的系统流程
典型的生物特征识别系统主要包括四个部分:图像采集、预处理、特征提取和模式识别。其中特征提取和模式识别是最主要的两个部分，关系到整个识别系统的识别精度，手指静脉识别系统也不例外。
一个基本的手指静脉识别系统由静脉采集、质量评估、图像预处理、特征提取和编码、模式匹配共5个部分组成。静脉图像的预处理一般包括图像定位、滤波除噪、归一化等步骤。手指静脉识别的流程如图2，2所示。
其中，图像采集模块是静脉系统的第一步，负责完成近红外图像的获取，一般通过近红外 CCD或者CMos器件拍摄。质量评估是一个可选模块，主要功能是评价当前的静脉图像是否合格，例如可排除非法使用异物试图进入识别系统的情况发生。图像预处理是静脉识别算法的第一步，也是有必要的一个环节，它直接影响着后续的提取效果。特征提取模块完成对静脉模式的提取，主要包括对静脉图像的分割、二值化、细化等操作，最终提取出静脉结构特征。模式匹配是静脉识别算法的最后一步，执行输入静脉与数据中的静脉特征匹配，计算出匹配度，最终输出识别结果给相应控制系统，如门禁系统、ATM机、计算机登录系统等。静脉识别一般用于多用户的身份识别，因此要求用户注册静脉并录入系统，系统组成框图中的静脉注册模块就是完成这个功能的。
手指静脉的特征提取与匹配
静脉图像的预处理
静脉图像的定位
拍摄到的手指静脉图像可知，在装置封闭性好的情况下，背景部分呈现黑色，即灰度级级低，而手指区域(含静脉)的灰度级别相对较高，两者有明显的灰度差别。根据这种实际情况，本文采用的手指定位步骤如下:
STEP1:简单滤波，滤除图像噪声。先使用中值滤波算法，滤除斑点状噪声或扫描线噪声，然后进行简单平均滤波，使图像更加清晰、平滑，为后面的图像二值化做准备。
STEP2:利用图像二值化获取手指掩膜图。由于手指区域和背景区域的灰度级相差很大，因此采用一般的单阂值二值化就可以将静脉图像分为静脉和背景两部分，即获得手指掩膜图像。
STEP3:对原静脉图像进行反掩膜处理获取感兴趣区域(ROI)。即将当前采集的整幅静脉图像与前面得到的掩膜图像相乘，背景部分灰度置为0，手指部分灰度保持不变，就得到了需要的感兴趣区域—手指部分图像。
图4.1(a)为采集到的一幅静脉图像，包含背景和静脉部分，并且背景部分灰度接近0值。如果对整幅图像进行特征提取，可能在背景部分提取到静脉，显然是错误的静脉信息。 图4.1(b)显示的是经过单阂值分割后得到的二值图像，其中背景灰度为。，静脉区域的灰度为255，这幅二值图像也被称为掩膜图像。在实际图像数据处理过程中，为方便计算，可创建这样一个掩模矩阵:背景像素灰度为0，静脉区域像素灰度为1，这样可以直接通过矩阵相乘获得手指部分的图像数据。
图4.1(c)所示是经反掩膜后得到的手指区域图。其背景区域的灰度已全部设置为O，而静脉区域的灰度保持原值不变。这样就避免了在后续的静脉脉络提取中，背景图像对提取结果带来的影响。
静脉图像归一化
在静脉血管图像采集时，因系统光强、手指厚度、血液温度、手指倾斜度等条件不同，在不同时间采集到的图像在灰度分布上有较大差异，这会给以后的图像处理和匹配增加难度。因此在采集图像以后要进行归一化处理，包括静脉尺寸归一化和灰度归一化。
1、尺寸归一化
在静脉特征匹配阶段需要统一大小的静脉图像，而同一只手指在不同时刻放置在采集器的位置会有一定偏差，因而采集到的图像手指部分的图像大小也不同，会影响后续的匹配结果。因此，手指静脉图像的尺寸归一化的必要步骤。静脉识别的尺寸归一化其作用主要有以下三个方面:
(l)相同的静脉尺寸便于静脉的提取算法的参数设置，例如图像分割阈值等，有利于统一静脉特征的提取。
(2)对于不同手指而言，尺寸大小不同对静脉的匹配结果无影响，即不会引起误识;但如果是同一手指，如果尺寸不一样，采用有关识别算法如模板匹配，易引起拒识，即自己认不出自己的情况。
(3)如果实际采集到的图像过大，进行图像处理的时间会很长，而归一化尺寸例如缩小到一定像素大小，在不影响识别结果的前提下，可以进一步缩短算法时间。
图像尺寸归一化实质上是一种图像的几何变换，一般采用从目标图像反方向影射实现。反向影射就是扫描目标图像的每个像素，按照给定的变换公式来确定目标像素对应的原像素。用这种方法来计算目标图像可以保证整个目标图像没有空像素，即得到的目标图像每个像素点上都有相应的灰度值。然而，由于经过变换公式计算出来的原图像的像素位置可能不是整数，而是分数。因此难以选取该分数位置处的灰度。为此，必须使用灰度插值的方式来弥补图像缩放带来的误差。
常用的灰度插值算法有3种:最近临近插值法、双线性内插法和曲线插值法。其中双线性插值法使用较广泛，保真度比较好，本文归一化选取了这种方法。实验中，静脉原始图像大小为 768X288像素，经过双线性内插算法归一化后的图像大小为 384X128，且图像不失真，效果满意。尺寸归一化前后的对比图见图4.2所示。另外，归一化操作也可以对静脉提取后的二值图像处理，但是考虑到对灰度尺寸归一化后，由于静脉样本变小，提取时间能够缩减很多，因此这里选取了先尺寸归一化，再进行后续的提取等操作。
灰度归一化
由于原始的静脉图像灰度级相对集中，即对比度低。为了规范化静脉提取，需要对静脉图像进行灰度归一化处理，使其分布均匀。假设原图像的灰度分布范围是[G1，G2」，设定归一化后的灰度为[0，255」，则归一化后的任意一点(i，j)的灰度可表示为:
静脉图像的增强
静脉图像的采集过程中难免引入噪声，如扫描线噪声、椒盐噪声、高斯白噪声等，这些噪声直接影响静脉的提取。静脉提取是直接基于灰度来实现的，一般要求输入图像足够平滑且又不能过于模糊，因为平滑可以消除算法过程中的阈值计算误差，而图像保持清晰、对比度高则有利于区分出静脉部分和背景，即实现图像增强。
图像增强是对图像进行处理，使其比原始图像更合适于特定的应用，是一种基本的图像预处理手段。图像增强技术不是孤立存在的，而是必须和实际应用结合起来，离开了特定应用的图像增强技术是没有意义的。增强的主要目的主要是突出图像中的有用信息，削弱或去除某些不需要的信息，使结果更符合实际处理的需求。下面介绍几种常用的图像增强方法。
(l)平滑滤波
图像的平滑滤波也称均值滤波，是图像增强处理中最基本的方法之一。它是利用卷积运算对图像领域内的像素灰度进行平均化，从而达到减少图像杂点影响的目的。在图像的产生、传输和采集的过程中，往往会受环境的干扰而引入杂点干扰或者丢失部分信息，致使图像的质量大大降低。为了消除图像上离散状的杂点，平滑滤波就是一种非常有效的图像增强方法。从频域的角度上看，平滑滤波实质是低通滤波，即减少或消除图像中的高频成分，而不影响低频分量。图像的高频分量是指图像中灰度起伏较大的部分，例如图像边缘部分。而低频分量对应图像灰度变化缓慢的部分。经过均值滤波后，图像变得比较平滑。
掌静脉识别原理范文
掌静脉识别原理范文
掌静脉识别的主要原理是通过近红外光线的透射和吸收来获取图像。近红外光线穿过手掌肌肉和皮肤组织后，会被血液中的血红蛋白吸收，而掌静脉则会反射出部分光线。传感器会捕捉和记录这些反射光线的分布，形成一个高对比度的动态图像。
具体而言，掌静脉识别系统一般包括以下步骤：
1.照射光源：系统会通过近红外LED灯或激光器照射近红外光线到手掌上。
2.光线透射：照射到手掌的光线部分会经过组织透射，包括手掌皮肤、肌肉和静脉血液。
3.光线分布：经透射后的光线会被掌静脉反射，而手掌周围组织则会散射或吸收大部分光线。传感器会记录和捕捉这些反射光线的分布。
4.图像生成：系统会根据记录的反射光线生成一幅高对比度的动态图像。图像中的亮度和颜色区域表示了掌静脉和周围组织的差异。
5. 特征提取：系统会对生成的图像进行处理，提取出掌静脉的特征。常用的特征提取方法有小波变换、Gabor滤波、方向滤波和纹理分析等。
6.特征匹配：提取到的特征将与事先建立的掌静脉数据库中的特征进行比对和匹配。匹配算法通常采用的是模式识别和机器学习算法，如支持向量机、人工神经网络和最小二乘法等。
7.身份认证：根据特征匹配结果，系统将确定该手掌静脉是否匹配数据库中的其中一特定身份。如果匹配成功，则认证为该身份；如果匹配失败，则认证为非法用户。 相比其他生物特征识别技术，掌静脉识别具有以下优势：
1.隐私性高：与指纹、声纹等识别技术相比，掌静脉识别可以在没有接触的情况下进行，避免了身体接触和生物样本采集的尴尬。
2.安全性高：掌静脉识别使用的波长范围较窄，光线透过的组织有限，再加上静脉图案本身的独特性，使得伪造和复制掌静脉特征非常困难。
3.鲁棒性强：掌静脉是一种内部生物特征，不易受到外界环境和生理因素的影响，如温度、湿度、划痕和污渍等。
4.适应性广：相比指纹识别等技术，掌静脉识别对手部状态和皮肤表面的清洁程度要求相对较低，也不受年龄和性别的限制。
指静脉识别技术基本知识手册30P：指静脉识别比指纹识别到底好在哪里？
文/易时代指静脉识别专家
虽然之前易时代指静脉识别专家已经比较过指静脉识别和
指纹识别，可是仍然有不少朋友会容易把指静脉识别和指纹
识别拿来比较，当然，它们都是属于生物识别技术，都可用
于身份验证，看起来似乎差不多，可是实际却区别很大的，
可以先看一张指静脉识别与其他生物识别的比较图：
从图中，我们就可以看到非常明显的区别，先从信息特征来
比较：
指纹识别是通过接触型传感提取指纹特征进行比对，指纹属
于手指表面信息，易伪造。
而咱们指静脉识别是通过非接触式获取手指静脉图像特征
进行比对，人体内部密码，目前无法伪造。
其次，从受外界影响情况来看：
指纹识别容易受到手指表面状况（干裂、脱皮），还有手指
干湿环境也会影响指纹的识别。
而指静脉识别由于识别的是身体内的信息，而且是身体内部
末端信息，不受疾病和外部环境的影响，无论是手湿，还是
表面磨损，还是说没有指纹，通通都是可以识别的。
再次，从使用特点来看：
指纹识别容易受干扰，使用者抵触较大，你想想嘛，如果每
天都要按几次才能识别的话，谁会感觉好呢，客户体验的效
果就会非常不好了。
而指静脉识别就不容易受干扰，而且它可以实现非接触式的
识别，自然放置即可快速精准的识别，使用者几乎没的抵触，
从易时代指静脉识别推出的硬件设备的客户体验来看，客户
体验效果确实是非常的好。
正是由于指纹识别容易被复制，所以它目前已经不太被认为
是可信的识别技术了，作为安全身份验证只能说是一般了，
它的拒真率是0.1%，而认假率是0.001%，还是比较大的哈。
而指静脉识别目前无法伪造，拥有非常高的安全级别，拒真
率是0.01%，而认假率是小于0.0001%的，在生物识别领域
被认为是zui小的了。
相信看完这个比较大家也知道了指静脉识别比指纹识别到
底好在哪里，指静脉识别比指纹识别安全太多了，通过比较，
大家也就知道了为何指纹识别是上一代的生物识别技术，而
指静脉识别技术是新一代的生物识别技术，而且是高安全的，
静脉识别主要技术特征
静脉识别主要技术特征
静脉识别是一种新兴的红外生物识别技术，它是根据静脉血液中脱氧血色素吸收近红外线或人体辐射远红外线的特性，用相应波长范围的红外相机摄取手背
（或指背、指腹、手掌、手腕）的静脉分布图，通过归一化、去噪等预处理后进行滤波增强与静脉纹路分割、细化修复，然后提取其特征，再与预先注册到数据库或储存在IC卡上的特征数据进行匹配以确定个人身份。由于每个人的静脉分布图具备类似于指纹的唯一性且成年后持久不变的特点，所以它能够唯一确定一个人的身份。此外，它具有其他生物特征识别技术所不具备的优点，因而具有广泛的应用前景，得到广大学者的关注。
一、原理介绍
静脉识别主要是利用静脉血管的结构来进行身份识别。由于静脉纹络包含大量的特征信息，可以作为验证的对象。手掌静脉识别的原理也是利用静脉血管与肌肉、骨骸之间对特定波长红外光不同的吸收特性来进行静脉血管造影，与手掌静脉识别的原理相同。由于手掌较厚，红外光通常无法进行透射，因而只能采用反射造影法。红外光照射在手背上，有静脉的部位吸收红外光反射暗淡，肌肉与骨路部位反射强烈，从而实现对静脉的造影。静脉纹络在人体内部很难被伪造。
二、特征分析
（一）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。
（二）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。
（三）非接触性
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。
手指静脉身份识别技术综述
ＡＣＡＤＥＭＩＣ ＲＥＳＥＡＲＣＨ 学术研究
的专利，将研究方向转向了手静脉技术中的手掌静脉和手指
静脉识别技术，现阶段在这两个方向处于领先地位的分别是
富士通和日立。早在１９９７年，日立中央研究所就开始了对 手指静脉认证技术的研究，至今已经获得多项专利。２００２年
８月２８日，富士通实验室对外发布其高精度的手掌静脉身份
研制技术，同时还发布了一款利用该技术开发的鼠标。２００４
年，日立的３位资深专家在文献［１７Ｊ中提出一种重复线性跟
踪的方法提取静脉特征，实验结果证明他们的方法非常有效，
从模糊的背景中提取出静脉轨迹大约需要４６０ｍｓ，而且证明
手指静脉的ＥＥＲ要明显小于指纹。不久之后日立就研制出 了商用的手指静脉身份识别系统，并通过了国际生物识别组
（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｇｒｏｕｐ：ＩＢＧ）的测试，根据ＩＢＧ在
２００６年发布的测试报告，日本手指静脉识别技术和虹膜识别 技术的性能指标相当。从此以后日本国内手指静脉身份识别
产品销售额年年增长，到现阶段为止，据不完全统计，在日
本国内已经有超过１万家单位正在使用手指静脉识别系统，
其中包括学校、银行、政府机关部门、财务组织以及私人企 业等，如银行，据２００７年３月的统计数据，就已经有８０％ 的ＡＴＭ机搭载了手指静脉身份验证系统。目前日立的手指
静脉技术发展已经很成熟，其拒真率和认假率分别为０．０１％ 和０．０００１％，识别时间在１秒内完成，而且还成功应用到了
汽车的方向盘认证和电脑登陆系统认证。２００９年２月２号，
索尼推出一种新型的命名为“ｍｏｆｉｒｉａ”的手指静脉识别技 术，该技术主要用于电脑登陆，整机尺寸７０ｘ５８ｘ１４．５ｒａｍ，重
量仅３３ｇ，只有一个ＵＳＢ接口用于连接电脑，支持各种主流
操作系统，当时预计２００９年１２月在日本上市，但直到现在 还没有该产品面世的相关报道出现。２０１０年３月美国的Ｌ一１
公司推出了其手指静脉身份识别系统解决方案４Ｇ ＦｉｎｇｅｒＶｅｉｎ
基于手指静脉特征的识别技术研究的开题报告
基于手指静脉特征的识别技术研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网技术的快速发展和应用，身份识别技术已经成为信息安全领域的一个热点问题。在现有的身份识别技术中，指纹识别、人脸识别、虹膜识别等成为了最为常见的技术，但这些技术存在一些弊端，如指纹易被翻拍，人脸识别易被面具遮挡，虹膜识别设备成本高昂等问题。为解决这些问题，研究人员开始探索使用手指静脉特征实现身份识别的可行性。
二、研究目的
本研究旨在探索基于手指静脉特征的识别技术，研发一套可靠、高效的手指静脉识别系统，解决现有身份识别技术存在的弊端，为信息安全领域的身份识别技术提供一种新的解决方案。
三、研究内容
1. 手指静脉图像采集技术的研究。通过研究手指静脉图像的采集方法，提高采集的准确性、速度和可靠性，为后续数据处理提供基础数据支撑。
2. 手指静脉图像预处理技术的研究。对采集到的手指静脉图像进行预处理，如图像去噪、纹理增强、边缘检测等，提高手指静脉特征的图像质量，为后续特征提取和识别提供可靠的数据基础。
3. 手指静脉特征提取技术的研究。基于预处理后的手指静脉图像，提取出有效的手指静脉特征，包括手指静脉路径、手指静脉宽度等，为后续的身份识别提供关键数据指标。
4. 手指静脉识别算法的研究。基于手指静脉特征，研发一种有效的手指静脉识别算法，实现对不同手指静脉特征图像的匹配和识别，提高身份识别的准确性和可靠性。 5. 手指静脉识别系统的研发。基于上述技术研究成果，研发一套可靠、高效的手指静脉识别系统，为信息安全领域的身份识别技术提供一种新的解决方案。
四、研究意义
本研究的意义在于探索和研究一种新的身份识别技术，为互联网安全和信息安全领域提供一种新的方案。基于手指静脉的识别技术在保证用户隐私安全的同时，实现了高效、准确、快速的身份识别，具有广泛的应用前景和市场价值。同时，本研究也将对手指静脉图像采集、处理和识别等相关技术领域的研究和发展产生积极的推动作用。
指静脉识别相对其他生物识别的优势
指静脉识别相对其他生物识别的优势
当今门禁技术与生物识别技术相结合，最为大众所熟知的便是指纹门禁。将指纹技术嵌入到门禁系统中，是目前市场上应用最广泛的。但是指纹易受到外界因素的影响而发生变化，同时，指纹也越来越容易被伪造，所以在对安全性要求较高的行业中，指纹产品不是太被看好。
随后安全性更高的人脸识别技术在行业中出现了，也是近几年颇受行业关注度较高的生物识别技术，这种识别技术主要是视频监控厂商将自身的人脸识别算法写入摄像机当中，以提升摄像机的智能化形象与附加值。在机场、海关出入口中，这种人脸识别技术运用较为普遍。但是每个厂商算法的不同，对人脸识别的准确度、速度都会有所差异。
据燕南科技工作人员介绍，近几年研制的指静脉技术、虹膜技术将成为新一代的生物识别技术，如指静脉技术相比其他生物识别技术，其优势首先表现在识别标签不会遗失、不会被窃、无记忆密码负担，因为识别标签就是个人的手指；其次，直接提取人体内部活体信息，不受表皮粗糙、年龄变化，外观变化影响；最后，指静脉识别适用人群广，使用无抗拒性、准确率高、不可复制、不可伪造。
指静脉生物识别技术是利用血液流经手指皮下浅表血管时形成的血管分布图案作为生物特征，进行身份认证的方法。与指纹静态生物图像不同的是指静脉是由血液流动构成的动态图像，它是一种活体识别技术，主要依靠红外光照射手指取得血管纹路，是靠血液流动形成的一种活体密码，脱离人体后这种特征就会消失，很难被窃取。
从门禁控制行业当前的发展潮流来看，生物识别技术应用于门禁一体机已经越发成熟。时代在进步，科技在发展，犯罪分子的手段层出不穷，门禁一体机单纯靠卡片识别已经成为过去式。生物识别技术的加入，对门禁一体机的发展而言无疑是强大的助力，也是当前门禁控制市场的潜力所在.
各种生物识别技术对比与应用
生物识别技术对人的生物特征进行取样，提取特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板。现在能用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征，人们已经开发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术。
指静脉识别技术的最新发展与应用
指静脉识别技术的最新发展与应用
我们生活在一个密码无处不在的时代，无论是国家、商业金融、企业
门禁系统，还是个人用卡以及电脑登陆，密码无疑是应用最为广泛的安全保护
方式。但这同时也是一个窥探、破解、盗用等问题泛滥的时代，即使越来越复
杂的密码让人感觉安全，一个人面对太多密码也会出现记忆混乱、遗忘等问题，
由此催生出更具安全、保密和方便性的生物识别技术如人脸识别、虹膜识别、
指纹识别等的出现。其中指纹识别应用虽然风头正健但却容易被仿冒和被盗，
有的个体因为指纹特征很少或者在特殊的条件下如手指潮湿、破损等无法识别。
因此人们希望一种保密性更好、可靠性更高更便捷的安全保密方式手指静脉识
别技术应运而生，被业界称为全球顶尖的生物识别技术。
医学研究证明手指静脉的形状具有唯一性和稳定性：即每个人的手指静
脉一、指静脉门禁系统的技术原理
指静脉门禁系统由前端(指静脉读头)和后端(门禁控制器)构成，前端负责
对获取的影像录入与收集，然后快速反馈给后端;后端控制器接收信息后进行分
析、处理，给予指令结果从而指导前端执行操作，是系统集成的大脑指挥中心，
一个健康稳定的后端对整个系统的稳定与安全起到至关重要的作用。
1. 前端(指静脉读头)的工作原理
人体静脉中红血球的血红素是氧气的还原血红素，还原血红素会吸收近
红外线，因此当近红外线照射到手指时，只有静脉部分才会有微弱的反射，从
而形成静脉纹路指静脉读头主要由外壳、安全模块、红外扫描器、录入器和芯
片为主构成，如 2. 后端(门禁控制器)的工作原理
门禁控制器是指静脉门禁系统的指挥与存储大脑，它的工作原理是无登
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。
指静脉识别技术基本知识手册98P：指静脉识别技术能破解和复制吗
指静脉识别技术基本知识手册98P：指静脉识别技术能破解
和复制吗 文/易时代指静脉识别专家
有朋友问，目前指静脉识别技术能被破解和复制吗，答案是
不能，起码目前是世界上还是无法破解复制的哈，并且十几
年来，有非常多的人也想要去盗取和复制，可是却实现不了，
原因无他，因为真的是太难太难了，因为指静脉识别不同于
其他的生物识别技术，指静脉识别首先要求的识别主体必须
是活体才能识别，也就是说，手指的内部要有血液流动，才
能识别，如果不是活体，是没有办法成像的，也就无法识别
了。
所以，如果想要让设备识别，必须要保证手指是活的才行，
另外，因为这个特征是手指的内部，就是人的身体内部，内
部特征一般是看不见的，也无法提取，所以，就造成了破解
是非常困难的，即使理论上或许可以破解，毕竟技术也是会
进步的嘛，只是，现在看来即使得以破解，破解的成本也是
极高的，从而使破解失去了本来的意义和目的了。。
有人可能想要利用破解指静脉识别技术来自己做或者是用
来赚钱，其实这种想法明显就是格局太小了，因为破解就意
味着有可能会侵权，就没有自己的核心的东西，而且本身还
具有负面的能量和意义，不利于人长期做生意，只是停留在赚小钱上面，如果想要未来把企业做大做强，还是要有自己
的核心技术或产品，这样才能把生意做得更长久。
更好的办法，当然是找到像珠海易时代这样的指静脉识别技
术一线厂商来进行合作，有个伟人曾经说过类似的话吧，我
看得远，那是因为我站在巨人的肩膀上，和行业的先行者合
作，走在一起，一来可以节省非常多的摸索时间，二来可以
资源互补，把自己的优势激发出来，这样就有可能站在巨人
的肩膀上，很快就可以把市场做起来，把企业做大，有时候
能够快速占领市场，后来者再想进来，可能就难多了。
所以，建议大家不必要考虑指静脉识别技术的破解和复制的
问题了，按照目前的情况来看，指静脉识别技术是无法破解
的哈，具体非常高的安全系数，作为身份验证和信息保密的
基础应用，功能肯定是可以满足大部分应用场景对高安全的
基于PC系统的手指静脉识别算法研究与应用
第２９卷第６期 ２００９年１２月 桂林电子科技大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｕｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏ１．２９，Ｎｏ．６ Ｄｅｃ．２００９
基于ＰＣ系统的手指静脉识别算法研究与应用
周雄，熊显名，何文翔
（桂林电子科技大学电子工程学院，广西桂林５４１００４）
摘要：通过分析人体手指静脉图像的特点，提出了一种基于灰度谷形区域搜索的手指静脉提取方法，即利用手指 静脉图像的灰度剖面曲线呈谷形特征来实现静脉特征的提取。在静脉模式识别中，改进了传统的模板匹配方法，并 建立了一个基于ＰＣ系统的手指静脉身份认证系统用于测试算法。试验结果表明，该手指静脉提取和匹配算法具有 较高的识别率和应用价值。 关键词：手指静脉；模式识别；身份认证；模板匹配 中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３—８０８Ｘ（２００９）０６—０４８３—０４
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｆｉｎｇｅｒ ｖｅｉｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＰＣ
ＺＨＯＵ Ｘｉｏｎｇ，ＸＩＯＮＧ Ｘｉａｎ—ｍｉｎｇ，ＨＥ Ｗｅｎ—ｘｉａｎｇ
（Ｓｃｈ０ｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｇｕｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ ５４１００４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｒｏｕｇｈ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｆｉｎｇｅｒ ｖｅｉｎ ｉｍａｇｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｆｉｎｇｅｒ ｖｅｉｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｔｈｅ ｖａｌｌｅｙ—ｓｈａｐｅｄ ｒｅｇｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｖｅｉｎ ｆｅａｔｕｒｅ ａｄａｐｔ ｔｈｅ ｖａｌｌｅｙ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｓｈｏｗｎ ｏｎ ｔｈｅ ｇｒａｙ ｃｕｒｖｅ ｐｒｏｆｉｌｅ．Ｉｎ ｔｈｅ ｖｅｉｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｎｄ ａ ｆｉｎｇｅｒ ｖｅｉｎ ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＰＣ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｏ ｔｅｓｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｖｅｉｎ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ａｎｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｈｅｒｅｉｎ ｈａｄ ｈｉｇｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｒａｔｅ ａｎｄ ｈｉｇｈ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｆｉｎｇｅｒ ｖｅｉｎ；ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ；ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ