经济日新月异的增长和技术突飞猛进的变革带领着人们进入了高科技的时代,生物特征识别模式的身份认证越来越接近人们的生活.大量的实验证明:生物特征是唯一的,并且与任何人毫不相同,是可自动识别并被测量与验证的生物特征或行为方式.生物识别是利用人自身的生理特征与生物特征,不存在遗忘或者丢失的问题,也很难被窃取.现在指纹识别技术已经非常成熟,但是其自身还存在着污染和生物信息缺损等缺点,而人体手背静脉的具有很强的抗伪性和抗干扰性,所以我们开展对人体手背静脉识别系统的研究.本文的主要工作:首先,介绍人体静脉血管识别的课题背景、目的和意义.介绍生物特征识别技术兴起的原因,它相对于其他身份识别的一些优点,以及生物特征识别技术目前的发展情况,指出静脉血管识别技术的优越性.第二,介绍人体静脉血管识别方法的分类,及每种静脉识别方法的研究现状、优缺点和应用价值.对现有关于人体静脉血管识别技术的文献进行归类、总结,分析各种已有人体静脉血管图像处理的方法.第三,在总结前人工作的基础之上,提出一种全新的基于偏微分方程的手背血管静脉图像预处理方法.通常的手背静脉血管图像预处理方法在平滑图像的同时,边界会变得比较模糊,而偏微分方程方法可在平滑噪声的同时保持边界.因此,我们以P-M模型为基础,适当的选取扩散系数函数c ( s )以达到提高模型的去噪和保持边界能力.通过分析手背静脉图像特征和后续识别工作的要求,我们最终确定利用如下平滑系数函数改进模型最后我们进行了数值仿真实验,并对实验结果利用峰值信噪比准则进行客观评价,结果表明,改进的P-M模型在对手背静脉血管图像的处理中比传统的图像处理方法及经典P-M模型更具优势.