静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中的手指静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对手指静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

同其他生物识别相比，指静脉认证技术具备以下主要优势。

・生物识别技术，不会遗失、不会被窃、无记忆密码负担。

・人体内部信息，不受表皮粗糙、外部环境（温度、湿度）的影响。

・适用人群广，准确率高，不可复制、不可伪造，安全便捷。

指静脉识别技术是利用近红外线穿透手指后所得的静脉纹路影 像来进行个人识别，是具有高精度、高速度的世界上 最尖端的生物识别技术。在各种生物识别技术中，因 其是利用外部看不到的生物内部特征进行识别的技术， 所以作为具有高防伪性的第二代生物识别技术备受瞩目。

目前被广泛应用到公共领域认证设备比如，会员识别一体机，银行ATM机，门禁管理系统，PC登录，代替汽车锁，保险箱管理，复印机管理，电子支付等需要进行个人身份认证的领域。

在中国，指静脉门禁系统以及USB型指静脉设别设备已发展到很多城市。

同时，由于其是利用身体内部特征来识别且必须是活体才可利用，比较与指纹之类的识别技术又跨进了一大步。（例如，指纹很容易被复制，仿制，且将手指剁掉也可进行识别，而指静脉则必须是活体有流动的血液，这样就不会发生类似于呼和浩特越狱案件这样的悲剧。）USB型静脉识别仪

技术特点：

活体识别

用手指静脉进行身份认证时，获取的是手指静脉的图像特征，是手指活体时才存在的特征。在该系统中，非活体的手指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

用手指静脉进行身份认证时，获取的是手指内部的静脉图像特征，而不是手指表面的图像特征。因此，不存在任何由于手指表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。

非接触式

用手指静脉进行身份认证，获取手指静脉图像时，手指无须与设备接触，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。手指静脉方式由于静脉位于手指内部，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，确保了使用者的手指静脉特征很难被伪造。所以手机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指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%。

优点

（1）属于内生理特征，不会磨损，较难伪造，具有很高安全性。

（2）血管特征通常更明显，容易辨识，抗干扰性好。

（3）可实现非接触式测量，卫生性好，易于为用户接受。

（4）不易受手表面伤痕或油污的影响。

缺点

（1）指静脉仍可能随着年龄和生理的变化而发生变化，永久性尚未得到证实

（2）虽然可能性较小，但仍然存在无法成功注册登记的可能。

（3）由于采集方式受自身特点的限制，产品难以小型化。

（4）采集设备有特殊要求，设计相对复杂，制造成本高。

技术应用

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。

应用于公司、工厂门禁

办工环境是门禁系统应用最广泛的领域，并对安全性提出更高的要求。目前大部分公司与工厂采用IC卡作为门禁系统，但是出现如下几点不足之处：

（1）员工需要随身携带IC卡片，可能发生丢失、损坏的情况；

（2）对于大型公司或者工厂，在人数上千人的情况下，需要为每位员工配备IC卡片，这将提高系统的成本和工作流程繁锁程度；

（3）由于IC卡并不是与人体生物特征相互依存，因此会经常出现员工代打卡的情况，对公司、工厂的管理造成混乱。

应用了生物技术的门禁系统更方便员工使用，不需要员工使用或携带额外的标志，比如密码、IC卡等。应用手指静脉技术的门禁系统更加方便、卫生，更加人性化。

在实际的使用环境中，手指静脉系统能够和企业安防系统以及考勤系统相结合，详细记录员工出入管理日志，可按照不同的查询条件查询，并在发生危险的时候报警。

手指静脉系统还具备双重功能，只有不同两人的不同手指先后通过，才有权限进入安全级别要求更高的场所。这将是高端企业比较好的安全解决方案。

应用于公共场所

随着社会的发展和生活节奏的加快，像地铁出入口，办公楼大厅，图书馆等公共场所的人流量越来越大，控制这些场所的正常运行和安全成为管理机构的重要任务。在这些场所的人数比在某个企业的员工数量大许多，使用IC卡片式的出入管理装置将是低率和不安全的做法。方便快捷的生物识别技术将是比较适合这些公共场所的生物识别技术。

应用于智能楼宇系统

最近几年，中国的房地产市场飞速发展，人们对住宅的要求也越来越高，期望一种舒心、便利，同时更安全的居住条件。智能楼宇技术应运而生，它融合了通信网络技术、计算机技术、自动控制技术、安全技术等。

在人们在享受高科技带来的高质量生活的同时，居住环境的安全成为这一切的根本。目前某些高档住宅已经使用IC卡控制电子锁。但是往往出现老人和小孩忘记携带卡片的情况，造成生活上的不便。使用IC卡也容易被另有用心之人复制或者盗窃，造成财产的损失和人身的安全。

而应用了手指静脉系统的智能楼宇系统，能够给住户带来更加方便和安全的居住体验。主人回家只需要轻轻将手指插入静脉系统。系统就能够验证有效性，并记录出入日志。更进一步，手指静脉系统能够和智能楼宇系统中的电梯联动。当用户在大堂门插入手指通过的瞬间，电梯将会自动降到一楼，并在住户进入电梯的时候，根据手指静脉系统数据库的记录，自动运行到用户所在楼层。而整个过程中，住户不用按任何按钮，能够方便快捷地回到家，这将是一种全新的生活体验。

应用于酒店管理

与智能住宅系统类似，将手指静脉系统应用于酒店管理也将会是非常方便，并且能够提升酒店档次的安全解决方案。

应用于政府机构

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。2013年度全国专业技术人员职称外语等级统一考试全面推广应用指静脉识别技术。2013年的报考者除须提交相关的资料信息外，省直考区在资格审查时将采用指静脉识别技术进行个人指静脉信息采集。

应用于监狱门禁

手指静脉识别系统可以实现电子化身份和物理身份的高度统一，从而可以有力支持利用现代化计算机技术实现对监狱的全方位数字化管理。手指静脉识别技术可以应用于监狱管理的方方面面，从而真正帮助监狱实现管理职能化。

监狱门禁系统建设是我们国家“金盾工程”的重要内容之一，监狱门禁系统是保障监狱安全，实现现代化管理的重要手段。前几年，我国监狱系统内部发生的一系列负面事件表明，如何建设一个完整、可靠、高效、安全、易操作的监狱安防门禁系统，已成为监狱主管部门的当务之急！从目前监狱的软硬件设施上来看，中国大多数监狱大门都安装有门禁系统，管理也比较科学。比如呼和浩特市第二监狱的大门就用上了指纹确认装置，但是越狱罪犯还是能够通过割手指的方法脱逃。所以对于监狱身份识别上来讲传统的身份识别方式已经不能满足管理要求，济南凌佳科技有限公司于2009年就已经推出了指静脉识别技术，经过近4年的实践应用已经非常成熟，成功应用到门禁系统，不可仿造，必须是活体，识别率高！

应用于银行金融门禁

中国金融行业是货币集中流通的行业，属于高风险行业，对安全防范系统的防护等不能等同于普通单位。出入人员控制智能门禁系统是安防系统中的一个很重要的组成部分，而在银行、金库等金融行业的应用场所，网络门禁系统更是金融行业的“守护神”，其作用至关重要。

在传统单一的卡式身份认证系统中，主要着眼于一卡通的便捷性，在银行这种特定的环境下，如金库、守库室等，无法更好的满足金融行业的保密性和安全性的要求。针对金融行业的高安全性，必须使用生物识别技术的新一代省份识别技术：指静脉识别技术的安全优势和特点，为这种高安全需求提供了更好的解决方案。

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。

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