随着信息科技的蓬勃发展以及人们生活水平的不断提高,对个人信息的保护和鉴定也越来越受到广泛的重视。在当今的网络信息化时代,需要鉴定个人身份的应用场景越来越多,并且要求对其进行数字化和隐私化处理。像指纹识别、虹膜识别这类传统生物特征识别技术仅能利用生物体的“表象”特征来进行个人身份的鉴定,安全系数较低。因此出现了一种更为先进、且独一无二的生物特征识别技术——指静脉识别技术。指静脉识别技术不仅改善了传统生物特征识别技术在实用性和普适性的痛点,而且在安全性上也得到了极大的提高。正是因为指静脉识别技术独特的优越性使其成为了该领域的研究热点。本研究中完成的工作如下:通过分析多张指静脉图像得出其纹路特点,提出了基于自适应多阈值的指静脉特征提取算法,并改进了传统的邻域方向模板,用以检测图像中指静脉横截面的谷形深度和曲率。然后将整幅指静脉图像划分成多块大小相等、互不相交的子图像,并根据给定的阈值将这些子图像分为指静脉特征区域、背景区域以及噪声区域。最后依据不同的灰度均值自适应地为每一块子图像设定的阈值,最大限度地从图像中提取出指静脉的特征信息。通过多组实验结果表明,使用本文算法提取出的指静脉纹路特征相较传统算法更加清晰且光滑,尽可能还原了指静脉纹路特征的实际拓扑结构,并能够更好地契合图像质量偏低的使用场景。作为指静脉识别技术核心算法的研发平台,指静脉识别仿真系统需要满足进行算法研究所必须的功能需求。第一部分从整个识别仿真系统最基本的两大功能模块注册和识别出发,为其设计了多个相应的子功能模块,包括指静脉图像的预处理模块、指静脉特征提取模块和指静脉特征匹配模块。第二部分是在.Net Framework框架的基础上配合OpenCV库函数完成了应用程序的开发,该程序不仅实现了指静脉识别仿真系统的基本功能,而且能够提供后台管理以及数据存储功能。