现代社会中,计算机及网络技术的高速发展,信息安全显示出前所未有的重要性。人们希望有一种更加方便可靠的办法来进行身份鉴定,生物特征识别技术给这一切带来可能。手指静脉血管藏匿于身体内部,具有速度快、精度高、安全等级高、活体识别、内部特征、非接触式等独特的优势,有效地解决了传统的生物特征识别技术如指纹等所面临的诸多难题。随着静脉识别技术向着产品化的方向发展,对静脉提取算法的要求越来越高。提取算法在兼顾准确性的基础上,还要重点考虑算法的实时性。本研究的主要工作集中在以下几个方面:分析了现阶段国内外手指静脉特征提取算法,并通过仿真比较了其优缺点;根据手指静脉图片在变换域中的特点,提出了一种脊波特征提取技术;根据手指静脉对近红外的吸收特性,提出了一种背景图像的构造以得到第一次残差图像,通过调节比例系数得到第二次残差图像,以间接的方式获取静脉的特征;针对低质量静脉图片特征提取容易将噪声错判成静脉信息,将较差的静脉信息错判成噪声。提出了一种基于线性加权(LWF)免疫克隆的手指静脉特征提取算法。该算法促进静脉信息的生长和抑制噪声的干扰;吸取了免疫克隆算法的核心思想,简化了免疫克隆应用到了手指静脉特征识别的片上系统上。