生物特征识别是目前身份认证领域最具科学价值和应用前景的认证方式。手指静脉识别因其非触摸、活体识别、高安全性和简单易用等特点,逐渐受到重视和关注,成为生物特征识别研究中的新宠,并逐步进入人类社会生活的各个领域,迎接新时代的挑战。然而,每一种生物特征识别都不是完美的,手指静脉识别也不例外,其在现实应用中也存在一些局限性。手指静脉识别应用中出现的问题有：采集的手指静脉图像质量低,尤其是女性手指静脉图像质量普遍较低,以及指静脉图像中由于采集过程中光照、手指移动等因素可能会出现噪声或位移；指静脉特征信息不丰富；指静脉图像处理技术困难,如特征提取中低质量指静脉图像容易产生静脉纹路分割错误等。这些问题很大程度地影响了手指静脉识别的性能,进而制约手指静脉识别技术的广泛应用推广为了提高手指静脉识别的识别率,本文针对以上主要问题进行了研究,主要研究内容包括：针对采集的手指静脉图像质量低,尤其是女性手指静脉图像质量普遍较低,指静脉特征信息不丰富的问题,为了弥补手指静脉识别自身的这些局限性,本文采用手指静脉识别与其他生物特征识别融合的思想。综合考虑手指静脉与指纹识别都是基于人体手指的特征识别、两者的互补性以及两者采集和存储的便利性,本文进行了手指静脉与指纹识别的融合。通过比较分析各融合层次,最终选择在得分层上进行两个模态的融合,并在课题组组建的同源数据库上进行实验。融合中,指纹识别和手指静脉识别均采用细节点特征匹配方法,并对识别得分进行标准化处理针对手指静脉可以提取的有价值的细节点信息比较少、特征提取中低质量指静脉图像容易产生静脉纹路分割错误的问题,本文采用二进制模式的识别思想进一步提高手指静脉识别性能。基于利用一致位来进行个性化匹配的思想,本文提出了一种新的二进制模式的手指静脉识别方法—基于个性化最佳位图的手指静脉识别方法(简称PBBM)。不同于现有的传统二进制模式,如LBP、LDP方法,该方法中码序列的位权重不同,即码序列中只包括具有一致性的二进制位,可以有效地克服传统二进制模式的位噪声和位浪费问题。PBBM方法通过定义“最佳位”和“最佳位图”这两个新概念,并利用最佳位和最佳位图获得个性化的最佳位图来进行手指静脉的匹配识别。鉴于二进制模式的手指静脉识别技术研究的开展刚起步,以及手指静脉识别与其他生物特征识别的融合也刚初见成效,本文尚有许多工作需要进一步完善和提高,下一步工作拟把基于个性化最佳位图的手指静脉识别或者其他二进制模式的手指静脉识别与其他生物特征识别进行融合,希望能更好地提高系统的识别率和安全性。