当今社会,许多生物识别技术已经在生活中被广泛应用与安检、门禁等领域,如指纹、人脸等。但随着科技的发展,这些生物特征变得容易被伪造,难以满足对信息安全性的要求,因此基于静脉特征识别的生物识别特征,凭借其活体识别、安全性高等优点成为了当下研究的热点。本文主要对掌静脉识别系统进行深入研究分析,其主要的研究内容如下:1.设计并实现掌静脉采集系统。通过分析掌静脉的成像原理,从光源的类型、光源的形状、光照的方式、成像的设备、滤光片等方面进行元器件选型,对这些元器件和外观进行设计,通过3D打印技术,制作出满足成像质量要求的掌静脉采集设备,并建立了自采掌静脉库。2.提出了一种优化的图像预处理方法。图像预处理过程主要包括图像ROI提取、图像归一化、图像增强、图像去噪。本研究提出了一种自校正的图像ROI提取方法,尽可能的保证了ROI提取的一致性,又提出了一种改进的CLAHE算法对掌静脉图像进行增强,经过测试对比,图像增强后的效果良好,对比度明显增加。3.利用现有特征提取和匹配算法验证本研究提出的图像增强方法是否能提高识别率。本文使用近邻二值模式(neighbors binary pattern,NBP)算法进行特征提取,利用汉明距离进行特征匹配。对自采掌静脉库和Polyu图像标准库进行不同的图像增强方法得到不同类型的ROI增强库,对其进行实验对比分析,最终验证得到本文提出的掌静脉图像增强方法能有效增强掌静脉图像,提高图像识别率。4.设计并实现掌静脉识别平台。将整个掌静脉识别功能集中在一起,提供一个可视界面,实现掌静脉识别的产品应用。经测试,该系统能够很好地实现掌静脉识别功能。