多功能：“会员管理”，“进出门”，“记考勤”等，都可以通过搭载了“Job code”机器来实现。可通过“不法出入”这个功能有效阻止违反规定的人员出入实现可靠的在室管理。通用性：因为搭载了“Bio card”系统，所以不会出现错误识别，普通的Card同样可以识别。对于临时进出的对象，可使用“限制型Card”来进行认证。静脉、Card、密码认证，无论何地都可灵活构筑。

现在很多大型企业在员工加班费上伤透了脑筋，企业每年的加班费都是不小的一部分开支，那么实际真的有那么多的加班费产生吗？手背静脉识别系统作为考勤机使用，那么考勤就只能员工本人完成了，杜绝了代打卡并遏制虚假加班费的申报。不需要以前的考勤卡了，从而消减其发行及管理成本；员工无需担心考勤卡丢失或忘带，提高了考勤的便利性；工作效率得到提高，管理者可以更加精确地跟踪员工出勤动态，做好时间上的人员调配，作为考勤系统，是企业必选的一款好产品。

韩国 vp-ii x 手背血脉识别系统

技术介绍

它的工作原理是通过红外线成像系统扫描人手手背皮肤里层的静脉血管和毛细血管的分布、血液流动情况，采用新演算法和规则，对血脉分布进行分析，形成血脉分布图形，利用血脉分布图形进行身份识别认证。

手背静脉识别是生物识别产品中的佳选择

生物识别技术有很多种，既要用生物特征取代传统技术，it业界就必然面临一个问题：用哪种生物识别技术来取代传统技术。经过市场竞争和用户考验，即将出现少数几种技术和产品成为主流的局面。由于客观因素的主导，手背静脉识别产品势必成为人体生物识别技术产品中的佳选择

工作原理

首先，向每个内部工作人员进行手背血脉信息的登记，并且按照其职务和部门来划分该人员的权限。当考勤人员要进入某个矿井时，需要进入人员将手背放到采集设备上，采集设备会迅速准确的采集手脉信息，然后将读取的手背血脉信息发送到后台人员权限管理服务器，服务器通过与该人员事先存储在数据库中的信息进行比对，并把结果进行考勤统计。

概述

静脉识别是利用血液中的血红蛋白吸收近红外光线的特质，使用感红外的相机获取在近红外光（波长在700nm—1000nm）照射下的静脉图片。由于血红蛋白对近红外光的吸收，图片中的静脉血管要比周围的组织暗，从而形成了个人独特的静脉特征信息。[1]

在现代社会中，随着计算机及网络技术的发展，信息安全显示出前所未有的重要性。身份鉴定是保证系统安全的必要前提，而生物特征识别技术满足了人们对识别技术安全可靠的要求。在众多的生物特征识别方法中，静脉识别以其独特的优点逐渐脱颖而出。

静脉识别的应用前景非常广泛，如在门禁、机场、ATM、移民局、政府部门、电子商务等多种场合。[2]

静脉识别技术

类别

通常，静脉识别可分为手背静脉识别、手掌静脉识别和手指静脉识别。[3]

指静脉识别

手指静脉识别技术是一种全新的生物特征识别技术，也是当前生物识别技术中研究最为活跃的一个领域。[4]医学研究证明，手指静脉的形态是由人体的DNA及手指发育共同作用的结果。不同人的手指静脉形态各不相同，即使相同DNA的同卵双胞胎的手指静脉形态也不相同，而且同一人的不同手指静脉形态也不相同。此外，成年人手指静脉的形态不易发生变化。曾有研究对6000根手指静脉跟踪了30年，发现手指静脉结构仍保持稳定不变。这就为手指静脉的唯一性和稳定性提供了医学依据。手指静脉识别技术是一种将近红外光穿透手指区域，并得到手指的静脉纹路红外图像，最后根据手指静脉纹路图像对人身份进行识别。手指静脉识别技术因作为一种具有高防伪性的第二代生物识别技术而备受瞩目。[5]

掌静脉识别

掌静脉识别是一种生物特征识别技术，它利用图像处理和模式识别的方法，通过分析人体手掌里面的静脉血管来进行身份识别。相对于手指静脉或指纹，掌静脉拥有更大的面积；相对于语音，掌静脉具有更好的稳定性和准确性；相对于人脸，掌静脉识别能轻易地区分双胞胎；相对于掌纹，掌静脉不易受手掌脱皮和磨损的影响；相对于虹膜，掌静脉的采集方式更容易让用户接受；相对于手背静脉，掌静脉拥有更为丰富的信息。[6]

手背部静脉识别

手背部静脉识别是一种新的生物特征识别技术，通过提取人的手部静脉图像特征进行人的身份识别，具有非接触、不可复制、特征稳定等优点，在手背三种手部静脉识别方式中，手背皮肤较薄且静脉血管结构较复杂。

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，并于第二年取得了美国专利。2000年，BK System的一些成员组建了新的公司，继续研发静脉识别产品，最终推出了VP.II。他们在图像采集和滤波算法上都进行了很多改进，使用了当时很多先进的滤波算法，如组合常态滤波、增强滤波、基于静脉走向的方向滤波等，并且利用了当时最新的数字图像处理技术，采用红外光源补偿，而且改进了静脉特征的抽取算法，通过温度传感器的检测防止欺骗，大大改进了可靠性并且提高了性价比。报道称该研究采用10000人进行了测试，识别精度很高，并声称适用于99.98％的人群。该产品生成加密注册模版，仅仅需要占用300个字节的存储空间，可以将这一模板存储在任何媒介上或通过网络快速识别，己成功应用于机场，银行和医院等单位。随后，日立公司推出了系列手指静脉识别产品。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。

近几年的静脉识别研究领域也很活跃，各国的研究者们提出了很多优秀的静脉识别算法。在静脉的空间域骨架特征方面，Kumar通过对手静脉图像进行分割细化，得到静脉的分布骨架，然后连接这些骨架特征点，将它们构造成三角形，最后将三角形的三个边长按照类型依次进行匹配。这种新的三角形距离匹配准则，不同于以往的汉明距离、欧拉距离等，对于静脉噪声具有更强的鲁棒性。

在静脉的变换域特征方面，Yang利用一组Gabor滤波器提取得到静脉的Gabor域特征，并进行编码计算。在此基础上，Han发展出自适应的Gabor函数组，能够自动调节并得到最优的性能参数，再利用比特链编码的方式抽取和匹配静脉特征，取得了较好的识别效果。此外，很多其它的频率域变换方法，如正交高斯滤波器、截止高斯滤波器、曲率波变换，Radon变化匹配滤波器等也相继被提出和使用。一些空间映射方法，如局部保持投影(Local Preserving Projection，LPP)、尺度不变特征转换(Scale lnvariantFeature Transfonn，SIFT)等，以及独立元分析(Independent Component Analysis，ICA)等方法也被纷纷应用于静脉识别领域。

静脉识别系统技术优势

同指纹识别、虹膜识别等众多的生物特征识别技术相比，静脉特征识别技术具有以下主要优势：

(1)由于静脉分布藏匿于身体内部，是一种活体生物特征，不存在仿制或失窃的风险，而且人类手部表面的皮肤条件不会对认证工作造成影响，稳定性更高；

(2)图像采集使用非侵入性和非接触性的红外成像技术，采集过程友好，同时更加安全卫生，在人流量很大的公共场所可以避免细菌的传播；

(3)采集设备简单，花费低廉，带有红外光源的低分辨率相机即可满足采集要求。