生物识别技术是使用最广泛的识别技术之一。生物识别方法,如指纹识别,面部识别和静脉识别等方法,与之前的密码、ID卡和口令等相比,具有唯一性、不变性和不易丢失性等特点,但易受到恶意欺骗攻击的攻击。近年来,随着生物识别技术的迅速发展,欺骗、复制或伪造生物特征的欺骗方法对生物识别系统构成巨大威胁。因此,需要改进生物识别系统的安全性。本文采用一种基于光声成像的血管识别系统,用于抵抗欺骗攻击。本文搭建了一套激光激发-超声成像的光分辨率的光声显微系统,具体工作包括激光器、超声换能器等仪器的选购、聚焦透镜组的设计、系统控制程序和成像算法的编写等等。该光声显微系统在本文中的作用:首先,检测血管的光声信号包括幅值、速度和最大值到达时间的延迟（分别反映了血管的光吸收性能、物质属性和血管的深度信息）辨识假血管,抵抗欺骗攻击并有助于提高识别率;接着,利用光声信号的峰峰值重建脉管系统和背景的对比图像,并建立光声血管图库。最后本文利用MATLAB对光声血管进行识别:1.对光声血管图库的图像进行预处理包括归一化、二值化、平滑、细化和毛刺修剪得到细化图像;2.利用七个不变矩提取细化血管图像的特征值建立数据集;3.利用SVM对血管图片进行识别。与直接对血管识别的方法相比,识别率从95%提升至97.5%。结果证实了基于光声的血管图像识别的可行性,且光声血管识别有望在未来成为防伪性最好的生物识别之一。