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

掌静脉识别技术（手脉识别）作为目前最为方便与安全的识别技术，通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将获取到的手脉图像进行数字处理，并使用复杂的算法从数据库中进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。掌静脉识别拥有生物识别技术的所有优点，唯一性，安全性和便利性。相比于外生物识别（指纹，面部等）安全和可靠级别高百倍。

目前以掌静脉识别技术（手脉识别）技术为载体，可以对旅游，民生，商业，社区，交通等各大领域需求做出智能响应。

韩国 VP-IIX手背静脉认证系统，具有“多功能”和“通用性”，任何地点、任何人都可以使用；近红外线CCD传感器取得静脉画像，并抽出静脉圆形与登陆过的数据比较(完全解放双手)及时辨别本人，堪称地球上不能仿制的识别方式。

生物特征识别易被破解

首先，生物识别技术比密码更容易破解。他们不仅容易受到当前所有网络攻击的影响，而且生物识别的数据是公开的，保密性更低。虽然大多数人都不会泄露自己的密码，但总不能为了不留下指纹，而时刻戴手套。

目前，攻击者已经想出了如何绕过现今生物识别技术的解决办法。著名黑客Krissler利用德国国防部长UrsulavonderLeyen的高分辨率照片来击败认证技术。另一个更著名的例子，Krissler在苹果新一代TouchID发布一天后，便破解了了苹果的TouchID技术，Krissler通过iPhone屏幕上留下的指纹污点，扫描复制指纹模型，利用这个模型便黑进了手机。

生物识别技术的专家们总是在提倡技术进步带来的益处;但是，随着安全解决方案变得更加复杂，攻击也会变得更加复杂。

VP-IIX 手背静脉识别，生物识别的一种。静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

安防管理系统的原理是根据血液中的血红素有吸收红外线光的特质，将具近红外线感应度的小型照相机对着手指进行摄影,即可将照着血管的阴影处摄出图像来。将血管图样进行数字处理，制成血管图样影像。静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。

同其它生物识别技术相比较而言，手背静脉识别技术具备以下三大主要优势：

1、由于手背静脉藏匿于身体内部，所以不存在仿制或失窃的风险，人类手部表面的皮肤条件不会对识别工作造成影响。

2、采用红外线，实现非侵入性和非接触性成像技术，可以确保使用者的便捷性和清洁性。

3、由于手背静脉特征的相对稳定性和捕捉影像清晰性，所以可对低分辨率相机拍摄的图样资料进行小型的简单数据影像技术处理。

目前VP-IIX 手背静脉识别正以其独到的优势广泛应用到社会生活的各个方面，如社保身份认证、考生身份认证、住宅小区、信息化医疗等，其应用涵盖社保、金融、矿产能源、通信等多个行业。在现阶段，手背静脉识别还是有着不可否认的竞争优势，在未来的一段时间之内，这种优势将会保持下去，直到更新、更完善的技术、产品出现，就现阶段而言，手背静脉识别可以说是当之无愧的安全防护专家

指静脉识别手指正确放置方式，我们以两款不同的指静脉模块为例，分别说说不同的录入方法，其实都很简单滴~录入前准备：在录入前，先观察采集窗口镜片表面有无异物(，例如有没有弄脏昂等等~用布擦擦就好录入手指：建议使用食指or中指or无名指 录入 ，一般我们会用食指录入，录中指的话动作录入方式：我们以比较常见的指静脉模块做例子双测光指静脉模块双测光指静脉模块↑手指放松，平行放于手指放置导向槽内，指尖抵到导向槽末端，指根接触后端支承槽位，手指自然伸直轻放。常见的错误手指放置如下图所示：手指放松自然伸直，指尖放于手指放置导向槽内，指尖轻触导向槽末端凸点。推荐手指放置角度为与模块表面垂直（90°）或者60°（与指尖导向槽周围平面或导向槽底部平面平行）以上就是比较常见的指静脉识别手指放置方法啦