当今网络信息化时代的一大特征就是身份的数字化，如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键社会问题。基于生物特征的身份认证，由于利用了人体固有的生理和行为特征而展现出极大的优越性和可靠性。本设计就是根据静脉图像因人而异，而且近红外光可以被血液强烈吸收而被其他人体组织散射的特性，设计出利用静脉图纹进行身份识别的手背静脉识别系统。 系统由图像采集模块和数据处理模块两个部分组成。该系统是在基于TMS320VC5502作为数据处理芯片的基础上，通过CPLD控制器件控制CMOS图像传感芯片采集手背静脉图像。采集到的数据传输到VC5502完成图像处理及识别，识别结果通过I/O口传输到显示设备上显示。 在完成系统设计的基础上，对基于MATLAB平台开发的图像处理及识别算法进行C语言的算法移植。并且根据芯片的结构特点和性能，对算法进行优化，使系统能够正确、高效地运行。 算法的优化主要针对数据处理模块特点、预处理算法和识别算法三部分。其中在预处理算法中引入了矩量保持的自动阈值分割算法，它是基于阈值化后的图像保持原各阶矩不变的原则来选择阈值，是一种自动阈值分割方法。相比较原有按经验确定阈值的方法，更具有通用性。 最后，根据实验结果和系统要求，确定了系统算法的最终方案。