血管模式识别（通常也称为静脉模式身份验证）使用近红外光来反映或传输血管的图像。研究人员已经确定，人体的血管模式是特定个体独有的，并且不会随着年龄的增长而变化。
使用该技术的潜力可以追溯到K. Shimizu博士于1992年编写的研究论文，他在其中讨论了光学跨体成像和潜在的光学CT扫描应用。关于使用血管模式用于生物识别识别的第一篇论文于2000年发表。该论文描述了在手背面使用皮下血管的技术，该技术是第一个成为最早成为市售血管模式识别系统的技术。其他研究改进了该技术，并激发了基于手指和棕榈的系统的其他研究和商业化。
通常，该技术要么识别手或手指的血管模式。为了识别手中的图案，从光线发射二极管（LED）产生的近红外射线（LED）穿透了手的后部皮肤。由于血管和其他组织的吸光度差异，反射的近红外射线产生了产生提取的血管模式的图像处理技术。从提取的血管模式中，将各种特征数据（例如血管分支点，血管厚度和分支天使）提取并作为模板存储。
在手指的血管图案中，由LED库产生的近红外射线穿透了手指或手，并被血红蛋白吸收。射线被吸收的区域（即静脉）显示为黑暗区域，类似于电荷构造设备相机拍摄的图像中的阴影。然后，图像处理可以从捕获的图像中构造静脉模式。接下来，将此模式数字化和压缩，以便可以将其注册为模板。
这两种技术都被吹捧，因为该技术难以伪造，无线电话，多种多样和用户，并且能够一对一一对一地匹配。血管模式很难重现，因为它们在手中，并且对于某些方法，血液需要流动才能注册图像。用户不触摸感应表面，这解决了卫生问题并改善用户接受。然后，技术已在日本的自动取款机，医院和大学中部署。应用程序包括ID验证，高安全物理访问控制，高安全性数据访问和销售点访问控制。由于其双重匹配能力，该技术也受到了高度尊重，因为用户血管模式可以与个性化的身份证和智能卡相匹配，也可以与许多扫描的血管模式的数据库相匹配。
