静脉识别：生物识别新方向——访北京大学信息科学技术学院教授李文新

文/高妍 李慧

静脉识别：生物识别新方向
——访北京大学信息科学技术学院教授李文新

文/高妍 李慧

北京大学信息科学技术学院李文新教授的办公室，其普通的防盗门与其他房间并无差别，只是在门齐胸的位置上垂直安装着一个长方形盒子，盒子中间有一个直径约3厘米、深约10厘米的圆孔。只见李文新左手食指在孔里一放，两秒钟后，门“啪”的一声弹开了。这个有些神奇的小东西，就是李文新带领学生自主研发的应用了手指静脉识别技术的门禁锁。“有了它，再也不会有忘带钥匙进不了门的情况出现。”李文新教授说。

何为静脉识别技术

手指静脉识别技术是静脉识别的一种，属于生物识别技术的范畴。李文新介绍，生物识别技术是利用人体生物特征和活动性进行身份认证的一种特定技术。它测量人的身体特征或行为特点，并用计算机将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较，进而完成身份的认证验证。

生物特征具有唯一性，人人具备且不相同。对绝大多数人来说，生物特征很难消失，不易被窃取、复制，也不存在被遗忘的问题。基于人的生物特征的多种生理特性或行为方式，科学家目前已研发出指纹识别、虹膜识别、面相识别、掌纹识别、声纹识别、静脉识别、脑波识别等各种不同的识别方法。其中，静脉识别技术的研究与应用，是上世纪90年代开始在日本出现的，研究历史比较短，是目前世界上最先进的一种生物识别技术。

李文新是国际上最早从事自动化掌纹识别技术研究的学者之一。早在1998年，李文新去香港理工大学攻读博士学位的时候，就开始跟随导师张大鹏从事自动化掌纹识别技术的研究工作，也取得了相关的成果。博士毕业后，李文新回北大任教，在研究发展中，关注到静脉识别技术的优越性，从2006年起转向这个领域。

李文新介绍，静脉识别技术的原理是根据血液中的血红素吸收红外线光的特质，利用血红蛋白比周围组织对近红外光的吸收率高、易成像为阴影的特点，用近红外光照射手指，即可获得血管图样影像，将所得血管分布图与数据库中的生物特征相对照，从而对个人进行身份鉴定认证。静脉特征不易获得，不易伪造，只有通过流动的血液才能获取有效图像。

静脉识别优势解析考勤系统牛刀小试

在生物识别领域，指纹识别的研究历史最长，累积的经验最多，数据库也最多，是目前市场上最被认可、应用范围最广的生物识别技术。但是，指纹识别技术仍存在着种种缺憾，比如：指纹识别技术对环境的要求很高，对手指的湿度、清洁度等都很敏感；某些人或群体的指纹特征少，甚至无指纹，难以成像；对于脱皮、有伤痕等低质量指纹存在注册和识别困难、识别率低的问题；每一次使用指纹识别时都会在指纹采集器上留下印痕，存在被用来复制指纹的可能性；指纹识别时必须触摸到设备，会造成设备的磨损；识别时对方向要求较高，方位要正、部位须准确等。

而静脉识别技术具备的优势，却可有效解决以上问题。静脉特征具有唯一性，没有完全相同静脉特征的人，且差异永远都不会消失，也不会随人的成长发生根本性变化，识别率高；静脉特征是人身体的一部分，识别不受外部环境的影响，也不存在因个人特殊性而不能采集的情况，对任何人都会平等识别；只有具备一定温度的流动血液才能被识别，因此不存在被断指盗取识别的可能；设备采集、识别使用红外光，图像采集稳定，使用时不受天气影响；非侵入性和非接触性的成像技术，不仅能够确保使用者的卫生安全，且不会留下痕迹造成被窥视和复制。

静脉识别技术的一系列优势，已经给身份识别领域带来全新的空气，能够广泛应用于门禁识别、电子设备登陆、银行业等多个相关行业，其广阔的应用前景已经得到越来越多的人认可。

2008年，受北京大学体育教学部之托，李文新开始带领学生研发基于静脉识别技术的新体育锻炼考勤系统。李文新和学生们经过长时间的探索和不断的尝试，终于在突破了手指静脉图像采集、特征提取、匹配算法等关键技术后，研制出一种基于手指静脉识别技术的身份识别终端，包括一个自行设计的指静脉采集设备和相应的识别算法。2009年3月，这个系统正式上线，开始在北京大学学生课外锻炼考勤中应用，并在使用的过程中不断改进技术，完善设备，提高识别率。到现在，4个学期过去了，李文新说，这个考勤系统已经相对成熟，技术上完全可行，识别率比指纹识别高很多。现在已经有6000多个的学生在使用，也在大学生创新论坛上获得了“十个我最喜欢的项目”之一的荣誉。

李文新说，等技术更成熟后，他们会考虑与学校的校园卡中心联系，在学生办理校园卡的时候完成数据采集，并与校园卡挂钩。这样以后在校园里只要有与身份认证相关的问题，如注册、缴费等，都能够快速方便的解决。另一方面，李文新和她的学生也在探讨将静脉识别技术应用于医学领域的可能。用相对低廉的设备，完成静脉分布图像的获取，供医学应用。

提到何时投入市场推广应用，李文新说要看机会。“尽管已经拿到一个专利(一种采集近红外光照射下血管图像的方法和装置，专利申请号200710121321.7)，但要冲破日本的专利封锁需要投入大量的时间和精力；而且要如何推广，怎样的商业模式比较合适，都需要更全面、更深层次的探讨。”而随着静脉识别技术的不断成熟和系统应用范围的逐步扩大，其价格也会有很大的下降空间。

2010年8月与博士生在伊斯坦布尔参加国际模式识别大会

突破封锁传感器研发至关重要

李文新认为，在所有生物特征识别系统的研究过程中，最重要的是传感器的研发，传感器是识别系统的核心所在。识别系统利用传感器获取特征或特点，将不同的表象存储起来，才能形成数据库，完成注册，进而识别身份。传感器的采集质量、采集效果直接决定以后的研究效果。“但传感器的研究、数据库的采集本身就是一个繁琐而不易见成效的过程，需要很大的精力、财力成本付出。而且，就算做出来了，面对不同规模、不同成分人群的数据库，是无法做比较的，因此很难出成果。”

现在，生物识别领域仍处于日本一统天下的局面，中国的相关研究仍处于起步阶段，“大多直接借用别人的传感器和数据库，只做软件或算法的改进研究。但起决定作用的是传感器，算法再好也是基于传感器的，受制于人。”

21世纪是生物智能时代，如何突破国外技术封锁，提高国内相关产品的技术和性能，是科研工作者需要着重思考的问题。期待更多的李文新出现，共同推动我国生物识别技术的根本性进步！

李文新，北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师。现担任北京大学信息科学技术学院副院长、北京大学计算机实验教学中心(国家级示范中心建设单位)主任；兼任中国计算机学会人工智能与模式识别分会委员、中国计算机学会青少年信息学奥赛科学委员会副主席、ACM/ICPC国际大学生程序设计竞赛亚洲区教练及竞赛指导委员会委员。多年从事计算机教学和科研工作，在国际学术期刊和会议上发表论文多篇，并拥有美国并国际授权专利1项、国内授权专利3项。主持编写的《北京大学信息科学技术学科本科课程体系》获得北京市教学成果二等奖。