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指静脉原理指静脉识别技术是一种生物特征识别技术，它利用人体指静脉的独特性进行身份识别。
指静脉是人体内一种非常重要的血管，其独特性使得它成为一种理想的生物特征识别手段。
指静脉识别技术已经在各个领域得到了广泛应用，比如金融、医疗、安防等。
那么，指静脉识别技术的原理是什么呢？接下来，我们将详细介绍指静脉识别技术的原理。
首先，我们来了解一下指静脉的特点。
指静脉是人体内一种静脉血管，其分布在手指的背侧和手掌侧。
指静脉的特点是在近红外光下呈现出很高的透光性，而血液、骨骼和皮肤组织对近红外光的吸收率不同。
这就导致了指静脉在近红外光下呈现出明显的血管图像，而其他组织则呈现出暗淡的图像。
这种特点使得指静脉成为一种理想的生物特征识别手段。
指静脉识别技术的原理主要是基于指静脉的这种特点。
当进行指静脉识别时，首先需要采集手指的近红外图像。
然后，通过图像处理算法，可以将指静脉的图像从整个图像中提取出来。
接下来，需要对提取出的指静脉图像进行特征提取和模式匹配，以得到一个独特的指静脉特征模板。
最后，当一个人需要进行身份识别时，只需要将其手指的近红外图像与之前存储的指静脉特征模板进行比对，就可以判断其身份是否匹配。
指静脉识别技术的原理可以总结为三个关键步骤，图像采集、特征提取和模式匹配。
这三个步骤共同构成了指静脉识别技术的整个识别流程。
通过这种流程，可以实现对个体指静脉特征的准确提取和识别，从而实现身份识别的功能。
总的来说，指静脉识别技术的原理是基于指静脉的独特性进行身份识别。
通过采集手指的近红外图像，提取指静脉特征，并进行模式匹配，可以实现对个体身份的准确识别。
指静脉识别技术因其高安全性、高准确性和非接触性等特点，已经得到了广泛的应用，并在未来将会有更广阔的发展前景。
高质量手掌静脉图像获取及ROI提取的研究陈朋;蓝晓柯;金峰;史金专【摘要】To avoid the difficulty of obtaining the palm vein images,and low quality of the images along with the complex palm region locating methods,this paper proposes a device for acquiring palm vein images. The quality of acquired images is assessed by 2D image entropy and local 2D entropy. Based on the feedback image quality,the brightness of near infrared light emitting diodes(LEDs)is controlled and some parameters of the camera are set, then the image is recaptured until high quality palm vein is achieved. Those images acquired are used for fast ex⁃traction of the palm region of interest(ROI),and the following image processing algorithms. The images are as⁃sessed by the accelerating implementation method applying to Field Programmable Gate Array(FPGA)platform, and ROI extraction uses local image fast discrimination method. In conclusion,this study provides a method to ac⁃quire the palm vein images using 2D entropy assessment,coordinated with feedback control Pulse Width Modulation (PWM)output. The efficacy gets improved compared to the method of present stage,such as acquiring images’gra⁃dation characteristics,vein characteristics,in the meantime,the sharp images reduce the computation cost of extrac⁃tion ROI and increase the performance of processing.%针对手掌静脉图像获取困难，获取的手掌静脉图像质量欠佳以及手掌区域定位方法复杂的问题，提出了一种手掌静脉采集装置，使用该装置进行手掌静脉图像采集。
基于近红外应用的手背静脉显影装置的设计周柯;杨语芳;张建华【摘要】根据血红蛋白对不同波长的红外光相异的吸收特性,引入波长为850nm 的红外光源作为主动红外光源,组装、调试了一台静脉穿刺辅助装置,用PC实现了图像的采集、显示,并用Matlab软件对原始图像进行了感兴趣区域的裁剪,通过对裁剪后图像的预处理、图像分割、轮廓跟踪以及二值化,最终得到了较为理想的二值图像.【期刊名称】《河北软件职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(019)002【总页数】5页(P58-62)【关键词】近红外;主动红外;静脉穿刺;静脉血管成像;Mat-lab图像处理【作者】周柯;杨语芳;张建华【作者单位】郑州大学电气工程学院生物工程系,郑州 450001;郑州大学电气工程学院生物工程系,郑州 450001;郑州大学电气工程学院生物工程系,郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41输液是透皮给药应用较为广泛的方式之一，在临床上可以实现药物的大量、快速输送，具有平衡人体内的水电解质及酸碱性的作用，在急救场合还可以扩充休克病人的血容量，及时挽救患者的生命[1]。
然而，国内外的相关统计数据[2-6]表明：静脉穿刺的失败率普遍较高，这种现象在年龄小的儿童、肥胖或水肿病人、输液部位发生过严重烧烫伤的病人以及周身循环衰竭和休克病人身上尤为突出。
病人不仅要承受重复扎针的痛苦与折磨，还要承担因针头的反复刺激甚至血管刺穿等物理因素诱发静脉炎的风险[7]，再加上我国国民输液数量巨大[8]，使得静脉穿刺失败频频成为医患纠纷的导火索[9]。
国内外相继开展了对静脉穿刺辅助设备的设计、研究[10]，从最早的温敏贴纸到普通光源反射直接观察仪器，又到目前研究最多的红外静脉显示仪器，应用原理多种多样，面世的产品也是品类繁多，性能更是各有千秋。
也有相关人员开发了超声定位引导系统，但是由于其体积大、操作复杂等特性未能得到推广应用[11]。
基于生物特征识别技术的指静脉识别系统设计与实现指静脉识别技术是一种生物特征识别技术，通过对人体指静脉纹理进行采集和分析，用于识别和验证个体身份。
指静脉识别技术具有高度的准确性、安全性和便捷性，已经在金融、医疗、安防等领域得到广泛应用。
本文将围绕基于生物特征识别技术的指静脉识别系统的设计与实现展开，包括指静脉图像采集、特征提取、模式匹配和系统安全等方面的内容。
指静脉图像采集是指静脉识别系统中的第一步，它是获取用户指静脉信息的关键步骤。
采集设备通常采用近红外光源来获取指静脉图像，因为近红外光可以穿透皮肤表层，直接照射到静脉处，从而获得更清晰的指静脉图像。
采集设备一般包括光源、摄像头和图像处理模块。
在采集过程中，要确保光源的稳定性和一致性，以及图像的清晰度和准确性。
特征提取是指静脉识别系统中的第二步，它是将指静脉图像转化为可量化的特征信息的过程。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和Gabor滤波器法等。
灰度共生矩阵法通过统计灰度级别的共生关系，得到指静脉图像的纹理特征；小波变换法使用多尺度频域分析来提取指静脉图像的局部特征；Gabor滤波器法结合空域和频域的特点，利用滤波器提取指静脉图像的纹理特征。
特征提取的目标是将指静脉图像转换为一组具有区分度的数值特征。
模式匹配是指静脉识别系统中的第三步，它是将特征提取的结果与预先存储的模板进行比对的过程。
模式匹配一般采用相似度比对算法，根据特征值间的相似程度来判断是否匹配成功。
常用的相似度比对算法有欧几里德距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
通过模式匹配，可以快速准确地判断出输入指静脉图像的身份信息，从而实现指静脉识别系统的功能。
系统安全是指静脉识别系统中的重要考虑因素，它涉及数据的加密传输、存储和访问控制等方面。
在指静脉识别系统中，用户的指静脉图像数据需要被加密，以防止被未授权的人获取和使用。
同时，系统还需要采用安全的通信协议和加密算法，确保指静脉图像的传输过程中不会被截获和篡改。
指纹及手指静脉图像复合采集光学系统设计吉紫娟;包佳祺;尹娟娟【摘要】Due to the biological multi-mode identification technology,an optical system for compound acquisition of fingerprint and finger vein multiple images was designed and described.The optic camera for collecting fingerprint and finger vein images contains respectively 3 and 12 spherical lenses,which works at 650 nm and 850 nm wavelength with a 640×480 CCD and a 640×512 uncooled infrared(IR)detector as the imaging devices,respectively.With the aid of Zemax software,the optical system was designed and optimized to cause a good imagingquality.Image quality evaluation results show that the modulation transfer function(MTF)value of the fingerprint imaging lens is above 0.6 at 67lp/mm,while the finger vein imaging lens is above 0.8 at 30 lp/mm.The view field spots' root-mean-square (RMS) radii of the 2 lenses are both much smaller than the detectors' pixel size,which are close to the diffraction limit,and the distortions are both less than 0.5％.Experiments prove that images acquired by this optical system have the merits of fine image quality and high resolution.%针对生物特征的多模识别技术,设计了一款用于指纹及手指静脉图像复合采集的光学系统.用于采集指纹和手指静脉图像的光学镜头分别由3片和12片球面透镜构成,工作波长分别为650 nm和850 nm,成像器件分别采用640 pixel×480 pixel CCD和640 pixel×512 pixel非制冷红外探测器.使用Zemax软件对该系统的光学结构进行了设计和优化.像质评价结果表明:指纹图像采集镜头在空间截止频率67 lp/mm处,调制传递函数MTF值大于0.6;手指静脉图像采集镜头在空间截止频率30 lp/mm处,调制传递函数MTF值大于0.8;两镜头各视场弥散斑均方根半径远小于成像器件像元尺寸,接近衍射极限,且成像畸变均小于0.5％.实验证明该系统采集到的图像质量优良,分辨率高.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2017(038)005【总页数】7页(P770-776)【关键词】指纹图像;手指静脉;图像采集;光学设计【作者】吉紫娟;包佳祺;尹娟娟【作者单位】湖北第二师范学院,湖北武汉 430205;文华学院,湖北武汉 430074;文华学院,湖北武汉 430074【正文语种】中文【中图分类】TN203;TH703Abstract:Due to the biological multi-mode identification technology,an optical system for compound acquisition of fingerprint and finger vein multiple images was designed and described.The optic camera for collecting fingerprint and finger vein images contains respectively 3 and 12 spherical lenses,which works at 650 nm and 850 nm wavelength with a 640×480 CCD and a 640×512 uncooled infrared(IR)detector as the imaging devices,respectively.With the aid of Zemax software,the optical system was designed and optimized to cause a good imaging quality. Image quality evaluation results show that the modulation transferfunction(MTF)value of the fingerprint imaging lens is above 0.6 at 67lp/mm,while the finger vein imaging lens is above 0.8 at 30 lp/mm.The view field spots’ root-mean-square (RMS) radii of the 2 lenses are both much smaller than the detectors’ pixel size,which are close to the diffraction limit,and the distortions are both less than 0.5%.Experiments prove that images acquired by this optical system have the merits of fine image quality and high resolution.Key words:fingerprint image;finger vein;image acquisition;optical design生物特征识别技术是利用人体独特的体征，如指纹、静脉、虹膜、声音以及相貌等，进行个体识别的新型技术[1]。
基于深度学习的指静脉识别研究吴超;邵曦【摘要】提出了基于深度学习的指静脉识别算法.在指静脉图像采集过程中,由于受光照强度的影响,手指轮廓存在一定的模糊.为了获得良好的静脉区域图像,采用形态学算法对指静脉原始图像进行感兴趣的区域提取,并进一步使用高斯高通滤波器来增强图像.指静脉采集过程中,手指存在不同程度的旋转,为了消除该影响,使用角度修正算法对指静脉图像进行矫正.由于深度学习在图像分类上表现优异,尤其是AlexNet在ImageNet大赛中的杰出表现,因此采用基于AlexNet的深度神经网络对指静脉图像进行分类.为了加快训练速度,在AlexNet深度神经网络的基础上提出改进方案,主要包括改变卷积核大小和卷积层的构造,从而减少网络参数,降低网络复杂度,加速网络的训练.实验结果表明,利用深度学习对指静脉图像进行分类具有较好的效果.%In this paper,we put forward a finger vein recognition algorithm based on deep learning.In the collection of finger vein image, sometimes the finger contour is blur due to the influence of illumination intensity.In order to obtain a clear vein image,morphological algo-rithm is used to extract the region of interest for the original image,and the Gaussian high pass filter is adopted to enhance it.An angle cor-rection algorithm is for eliminating the influence caused by the different degrees of finger rotation in the collection of finger vein image.Mo-reover,deep learning is performed well in image classification,especially the AlexNet in the ImageNet contest.Therefore,the neural network based on AlexNet is adopted to classify the finger vein image.In order to speed up the training,we modify the structure of the AlexNet net-work,including the sizeof the convolution kernel and the structure of the convolution layer,which lowers the network parameters,reduces network complexity,and accelerates the training of the network.The experiments show that using deep learning for classification of finger vein image has better effect.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)002【总页数】5页(P200-204)【关键词】指静脉识别;形态学算法;角度修正算法;深度学习【作者】吴超;邵曦【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 概述生物识别技术是使用人体特征进行身份认证的一种方法，人体特征包括人脸、指纹、虹膜和静脉。
