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，如图1所示。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，如图2所示。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，如图3所示。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传感器如图4所示，富士通PalmSecure传感器示意如图5所示。

    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。系统模型如图6所示。