手背静脉识别系统的识别原理和它的优越性：利用近红外线CCD照相机获取静脉图像，抽取其静脉纹理数据，在登陆时，该数据与登陆者的静脉纹理做比较，并作出认证判断。那么手背静脉识别系统和以上几款安防产品相比，具有哪些优势呢？一、独特性，即使是双胞胎静脉也不相同。肉眼无法看到静脉血管，因此很难伪造复制。二、安定性，长时间不会发生变化，并保持很高的认证精度。三、高性能，即使有伤痕和污浊也不会降低认证精度，很稳定，即使恶劣环境下也可长久使用。

VP-IIX 静脉识别仪 技术参数：

采集模式：红外扫描

存储容量：5000名用户(脱机) 不限用户(联机)

比对方式：1:1

扫描时间：<0.4 秒

识别时间：<0.4秒/次

误识率：<0.0001%

拒识率：<0.01%

语言：中英文显示

供电方式：12v直流电源

工作温度：-20°c—70°c

工作湿度：0%-70%

通讯方式：422/232 wiegand26 tcp/ip

本产品的加工定制是否，品牌是韩国Techsphere，型号是VP-IIX，类型是生物识别技术

所属分类：中国安防网 / 生物识别技术设备

韩国VP-II X 手背血脉识别系统与建筑工地矿井作业考勤登记

韩国VP-II X 指静脉识别门禁终端机，操作快捷安全

手背静脉识别系统（HVPRS）通过区分人的手背静脉形态来识别单个人。VP II-X 是目前执行手背静脉血管识别的系统。

肉眼无法看到手背静脉的形态，也不容易受到疤痕或手部污染的影响。这不会导致在恶劣环境下的性能下降，使其100％防篡改，并消除了其他生物识别方式对隐私的担忧。该解决方案可以实现为单门或多门访问控制以及考勤验证。

操作规范与网络管理

VP-II X规格

环境规格

电源 DC 12V / 1.** (SMPS: AC 100～250V, 50Hz/60Hz)

运行温度 -5 ～50°C

运行湿度 10%～90%

物理规格

材料 扫描仪： PC + ABS

后面板&支架：金属

重量 820g (不包含读卡器模块)

大小 110 * 200 * 130 (详见图纸)

生物识别特征

应用的技术 HVPR (手背静脉识别)对人类的手背

准确性 FAR(错误接受率)：0.0001%

FRR(错误拒绝率): 0.01%

安全等级1-5： 1(度高)～ 5；可以设置整体系统的等级；

也可以单*设置每个用户的等级。

可用性 99.98% (所有可以使用生物识别系统的人的比率)

速度 0.4秒/次（认证时）, 2次*0.4秒/人 （注册时）

灱活性检测 HCD(人权准则决策)算法：非生物体登陆不能进入

可配置的等级： 1(严格)～ 3，或禁用

基于红外传感器装置

非身体接触的静脉识别

皮下生物识别功能（静脉数据）

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。

特点编辑 语音

活体识别

用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背静脉的图像特征，是手背活体时才存在的特征。在该系统中，非活体的手背是得不到静脉图像特征的，因而无法识别，从而也就无法造假。

内部特征

用手背静脉进行身份认证时，获取的是手背内部的静脉图像特征，而不是手背表面的图像特征。因此，不存在任何由于手背表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。

非接触式

非接触性掌静脉活体识别仪

非接触性掌静脉活体识别仪 [1]

用手背静脉进行身份认证，获取手背静脉图像时，手背无须与设备接触，轻轻一放，即可完成识别。这种方式没有手接触设备时的不卫生的问题以及手指表面特征可能被复制所带来的安全问题，井避免了被当作审查对象的心理不适，同时也不会因脏物污染后无法识别。手掌静脉方式由于静脉位于手掌内部，气温等外部因素的影响程度可以忽略不计，几乎适用于所有用户。用户接受度好。除了无需与扫描器表面发生直接接触以外，这种非侵入性的扫描过程既简单又自然，减轻了用户由于担心卫生程度或使用麻烦而可能存在的抗拒心理。

安全等级高

因为有了前面的活体识别、内部特征和非接触式3个方面的特征，确保了使用者的手背静脉特征很难被伪造。所以手背静脉识别系统安全等级高，特别适合于安全要求高的场所使用。韩国首尔大学电子工程系有一篇关于手背静脉识别算法的文献E3，’介绍了传统的静脉识别算法以及如何用昂贵的DSP处理器处理浮点运算和提高实时性要求，缩短识别时间，文献中描述的静脉识别算法主要包括3大部分：静脉图像的获取；静脉图像预处理和静脉识别。图像预处理部分主要由高斯低通滤波、高斯高通滤波、阂值处理、双线性滤波以及改进的中值滤波等组成。通过对5000个样本进行实验，识别率达到94．88%。