静脉是将血液引回到心脏的血管。它们起源于毛细血管，最后到达中庭。皮下可见浅静脉。掌静脉，顾名思义，是指掌内静脉。掌状静脉识别是一种静脉识别，属于生物识别。掌静脉识别系统和人脸识别管理系统不同，首先通过静脉识别仪获取个人的掌静脉分布图，根据特殊的匹配算法提取掌静脉分布图的特征值，通过近红外CCD摄像机获取手指、手掌和背侧的掌静脉图像，将静脉的数字图像存储在计算机系统中，并进行存储。在计算机系统中。特征值存储。在静脉比较中，静脉图被用来实时提取特征值。采用*的滤波、图像二值化和细化方法从数字图像中提取特征。与主机存储的静脉特征值相比，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，以识别个体并确认其身份。

技术特点

体内识别

当掌纹用于识别时，得到的掌纹图像特征只存在于活体掌纹中。在这个系统中，静脉图像的特征既不能从非活体手掌中获得，也不能被识别，因此无法生成。

内部特性

当使用掌纹进行身份验证时，我们得到的是掌纹内部的图像特征，而不是掌纹表面的图像特征。因此，由于手掌表面的损伤、磨损、干燥或过湿，没有识别障碍。

非接触式

当使用掌纹验证和获取掌纹图像时，可以通过轻轻放置掌纹而不接触设备来识别掌纹。这种方法不存在不卫生的手接触设备和可能重复手指表面特征的安全问题。避免了被检对象的心理不适，因脏物污染无法识别。由于静脉位于掌心内部，温度等外部因素的影响可以忽略，几乎适合所有使用者。用户接受度好。除了需要与扫描仪表面直接接触外，扫描过程简单自然，减少了用户因担心卫生或使用麻烦而产生的阻力。

高安全等级

由于人体识别、内部特征和非接触特征的存在，很难伪造出用户的掌纹特征。因此，掌静脉识别系统具有很高的安全性，特别是在安全性要求较高的地方。韩国首尔大学电子工程系有一份关于掌纹识别算法的E3文件。介绍了传统的静脉识别算法，以及如何利用昂贵的DSP处理器进行浮点运算，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三部分：静脉图像采集、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器、高斯高通滤波器、阈值处理、双线性滤波器和改进的中值滤波器组成。通过5000个实验样本，识别率达到94.88%。