随着社会安全的客观要求和鉴别技术的不断发展,生物特征识别技术在计算机视觉和模式识别领域得到越来越重要的认识和应用。手背静脉识别作为一种新的具有不易伪造、不易复制、唯一性高、长期稳定等特点的生物特征识别技术,也得到了相当的发展。目前应用该技术的一些产品已经问世,但仍然有一些技术难点需要解决来铺平静脉识别技术产品化的道路。如由于实用性的要求,需要优化的设备设计；针对性的图像分割方法；和优化的识别方法等。　　 本文就基于手背静脉特征的身份鉴别系统的设计与实现,分析静脉识别的理论基础,设计并实现了身份鉴别系统的各个模块。主要工作内容如下所述。　　 首先,优化设计并实现了自主静脉特征采集设备的研制。从红外静脉图像采集的原理入手,经过了原型、实验、设计、试制、改进、定型等步骤,采用红外阵列反射式方案,在较为低廉的成本之下,尽量提高了静脉成像质量。验证了产品低成本实现的可行性。　　 其次,设计了针对性的图像预处理和图像分割算法。由于识别系统实时性的要求,不适宜采用复杂度高的处理方法。我们采用了质心自适应提取待识别手背静脉区域、剪切畸变校正、保留边缘技术的改进高斯滤波、平滑滤波和局部自适应直方图增强(CLAHE)的预处理,以及特别设计了针对纹理图像的改进梯度增强图像分割算法。实验证明,对于红外静脉图像分割,我们的算法优于常用的Niblack等文献中常见的图像分割算法等。　　 再次,实现了特征提取和识别算法。针对静脉纹理特点,采用全局特征与局部特征结合的方式,实验中测试了基于空间分布的二维积分直方图、几何矩特征和分块的LBP特征,在2040张图片的样本库上使识别率达到了98％以上。　　 本文实现了完整手背静脉特征身份鉴别系统的主要技术框架,并建立了具有使用价值的演示系统,验证了该技术实用化的可行性和广阔前景。从硬件的设备研制到软件的算法研究,都进行了比较深入的工作,完成了构建可产品化的识别系统的目标。