王一丁，曹晓彤

(北方工业大学 信息学院，北京 100144)

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当今社会是信息化社会，信息安全问题越来越受到人们的关注。身份识别技术是目前研究的热点。身份识别技术主要包括传统身份标识识别(如证件和密码等)和基于生物特征的身份识别两大类。基于生物特征的身份识别具有永久性、普遍性、可采集性、可接受性以及安全保密性强等特点。目前主流的生物特征识别技术主要包括指纹、虹膜、人脸、指静脉以及手背静脉等。

近年来，手背静脉识别以其鲜明优势从众多基于生物特征的身份识别技术中脱颖而出。相比于人脸识别，手背静脉具有唯一性和稳定性[1]，即使是拥有相似脸的双胞胎的手背静脉也是不同的，并且随着年龄的增长，拓扑结构基本保持不变。相比于指纹识别，手背静脉位于皮下组织，具有更好的防伪造性和活体检测性。相比于虹膜识别，手背静脉不需要被采集者近距离采集，采集方式简单，更易被接受，具有友好性。

手背静脉的识别分为强约束条件下和弱约束条件下两种情况。强约束条件下，即训练集数据和测试集数据来自同一个采集设备。弱约束条件下，即跨设备条件下，训练集和测试集来自不同的设备。跨设备条件下采集到的手背静脉图像存在光照对比度、位移、尺寸大小、角度旋转等差异。传统算法中以改进型SIFT(Scale-invariant Feature Transform)算法的识别率最高[2]，单库识别率达99.40%. 但是在跨设备条件下，图像差异较大，原始SIFT算法识别率仅为73.48%，改进型SIFT识别率为90.80%，仍需进一步研究手背静脉识别算法以提高跨设备条件下的识别率。……