当今时代经济和信息技术迅猛发展,社会信息与人们的生活已经密切相关,人们对各种个人物品、场馆通道、网络以及电子商务等的安全性能要求也日趋严格,对于个人身份认证技术的需求也变得越来越紧迫,而生物识别技术正是这种能够满足人们需求的安全、便捷的身份识别方法。手背静脉识别方法是其中的一种重要识别手段,无论是将其作为独立的个人认证手段,还是联合别的生物特征一起作为身份认证的手段,均拥有相当大的研究价值和实际意义。手背静脉识别是利用静脉中的红血球对特定波长近红外线的吸收特性来读取静脉信息,进而通过一系列图像处理技术分析手背上的静脉特征来进行身份识别的方法。本文分析了手背静脉识别的理论依据及国内外研究状况,对比了它与其它生物特征识别的优缺点,然后研究了手背静脉识别在预处理、手背静脉图像分割、手背静脉图像细化、手背静脉特征提取及匹配识别的相关算法,并对应各处理阶段提出了相关的改进算法。静脉图像预处理：设计与验证了手背静脉图像大小、灰度归一化及图像平滑等算法,然后对比了阈值法、Niblack算法、基于方向谷形检测的静脉分割方法的静脉分割效果,并且提出了一种基于一维灰度的静脉分割方法,而后对分割后的静脉骨架图像进行了细化及去噪处理得到了符合要求的手背静脉图像。特征提取与匹配：介绍了不变距的识别方法、基于静脉结构的识别方法,并针对静脉纹线的特点,提出了一种基于静脉位置的识别方法,且在100个人的样本数据库中进行了实验,得到了99%的识别率,验证了该方法是一种有效的手背静脉识别方法。最后对手背静脉识别研究工作做了预期与展望。