随着众多新兴生物识别技术的发展,人体手指静脉血管识别逐渐成为流行的识别技术,在安防、商业等领域应用广泛。鉴于现有技术只能获取指静脉单一视角图像,存在轴向旋转采集误差,且难以提供更加全面的指静脉血管信息。本文进行基于单目多视角的手指静脉血管识别系统设计,旨在解决轴向旋转采集误差,获得更全面的指静脉血管信息。针对采集的360度多视角指静脉图像的筛选预处理,本文提出一种基于获取手指宽度信息的方法进行6张有效指静脉图像的判定。经过边缘检测、中线拟合等处理后,提出采用透射变换理论对有效指静脉图像进行无黑边校正。针对ROI区域图像增强,提出采用Hessian矩阵和模糊增强理论相结合的方法对有效指静脉图像进行增强处理。为了充分利用更加全面的指静脉血管信息,本文提出了一套基于6张有效指静脉ROI区域的多视角多特征融合识别算法。通过串联、并联、归一化等对LBP和HOG特征向量进行处理。提出了一种方法,针对HOG特征进行去噪,更能减弱同类别指静脉图像的HOG特征值噪声,拉大同类与非同类指静脉图像HOG特征向量的匹配距离。利用6张多视角指静脉ROI区域设计级联匹配,增强算法鲁棒性。本文设计了一套能够进行360度旋转采集指静脉血管信息的采集系统。针对手指静脉血管成像特点,进行了光源设计以及降压模块、电机、步进驱动器等各电路模块的选型设计,最后进行连接组装。在CAD软件中进行壳体各零部件的设计,采用3D打印技术进行壳体的打印生产。设计实现一套控制逻辑,进行设备旋转的控制以及图像的采集。实现了具有用户界面的识别系统软件,进行算法的处理。采集具有不同轴向旋转角度的指静脉样本库,设计实验进行验证系统性能,并获得系统匹配最佳阈值。实验结果表明,在辨识模式下识别率为99.17%,在验证模式下等误率为0.0107,对应最佳系统阈值为5.1。本文设计的基于单目多视角的手指静脉血管识别系统在正负90度大范围的轴向旋转情况下效果表现较好。