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2025-04-21T14:24:09Z

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[[Datei:Handvenenscanner.png|mini|Handvenenscanner]]
Die '''Handvenenerkennung''' ist ein [[Biometrie|biometrisches]] Verfahren zur Identifikation von Personen, bei dem das Venenmuster einer Hand erfasst und mit einem Referenzmuster verglichen wird. Zur Verwendung kommen entweder die [[Vene]]n der Handinnenfläche, die Venen des Handrückens oder die Fingervenen.
Die Venenmuster der menschlichen Hand sind komplex und innerhalb des Körpers vor unbemerktem Ausspähen weitgehend geschützt. Die Position der Venen bleibt zeitlebens unverändert und ist bei jedem Menschen unterschiedlich. Die Handvenenerkennung kann ein vergleichbar hohes Sicherheitsniveau, d. h. ähnlich geringe Falsch-Akzeptanz-Raten, wie die [[Iriserkennung]] erreichen.<ref>International Biometric Group: [http://www.nws-sa.com/biometrics/CBT6_public_report.pdf Comparative Biometric Testing - Round 6 Public Report] (PDF; 3,0 MB), 2006</ref>

== Technische Umsetzung ==
Der physikalische Effekt der Handvenenerkennung beruht auf der verstärkten [[Lichtabsorption|Absorption]] von [[Infrarotstrahlung|Infrarotstrahlen]] (Wärmestrahlen der Wellenlänge 760 nm) im sauerstoffarmen venösen Blut. Hält man seine Hand vor den Handvenenerkennungs-Sensor, sendet dieser über Infrarot-LEDs Nah-Infrarotstrahlung in Richtung der Handflächen aus. Das sauerstoffreduzierte Blut in den Venen absorbiert diese Infrarotstrahlung mehr als das umgebende Gewebe. Damit kann ein eindeutiges Bild der Venen innerhalb der Hand aufgenommen und für die Erkennung verwendet werden.

Zunächst erstellt die Kamera des Handvenen-Sensors ein Bild des Venenmusters, das ein Rechner in einem zweiten Schritt in ein Template umwandelt. Dieses [[Template]] wird beim Einlernen in eine [[Datenbank]] oder auf eine [[Chipkarte]] bzw. ein anderes Speichermedium abgelegt. Wie allgemein in der Biometrie, wird bei der ''Verifikation'' eines Benutzers, d. h. der Überprüfung seiner Identität, ein hierfür erfasstes Vergleichsmuster mit dem Template des Benutzers verglichen; bei einer ''Identifikation'' hingegen, d. h. der Feststellung der Identität durch das biometrische Merkmal, wird das Vergleichsmuster mit allen (in einer Datenbank) gespeicherten Templates verglichen und das dazu passende Template ermittelt.

Zu beachten ist, dass Verletzungen der Hand (z. B.: Knochenbrüche oder Schnittverletzungen) dazu führen können, dass eine Identifikation fehlschlägt. In diesem Fall muss ein neues Referenzmuster des Betroffenen im System hinterlegt werden.

== Spezifikationen der Venenerkennung ==
'''''Handflächenvenenerkennung'''''

Bei der Handflächenvenenerkennung wird die Innenfläche der Hand vom Sensor eingescannt bzw. erfasst. Beim Einlernen der Personen wird das Handflächenvenenmuster aufgenommen, in ein Template umgewandelt und abgespeichert. Für die Identifikation einer Person wird das aufgenommene Venenmuster mit allen gespeicherten Venen-Templates verglichen. Die Handflächenvenenerkennung erfolgt kontaktlos.

'''''Handrückenvenenerkennung'''''

Bei der Handrückenvenenerkennung wird der Handrücken durch den Sensor eingescannt. Während bei der Handinnenfläche Pigmentflecken oder Haare keine Rolle spielen, kann es beim Handrücken zwangsläufig zu entsprechenden Störungen kommen. Ebenso sind Terminals meist so gebaut, dass ein Griff umfasst werden muss und der Handrücken gegen den Sensor gedrückt wird, wodurch kein berührungsloses Verfahren gegeben ist.

'''''Fingervenenerkennung'''''

Bei der Fingervenenerkennung wird der jeweilige Finger von der Oberseite sowie der linken und rechten Seite beleuchtet und das Venenmuster von unten eingescannt. Das Venenmuster eines Fingers ist kleiner und damit entsprechend weniger komplex als das Venenmuster einer Handfläche. Hinzu kommt die größere Empfindlichkeit der Fingervenen bei Kälte. Bei kalten Fingern können sich die Kapillar-Venen komplett zusammenziehen, so dass sie eventuell nicht mehr erkannt werden.
Die Fingervenenerkennung erfolgt nicht kontaktlos, da der entsprechende Finger komplett auf dem Sensor aufliegen muss.

== Einsatzbereiche ==
Die Handvenenerkennung wird speziell im Hochsicherheitsbereich eingesetzt. Besonders effizient wird der Einsatz in Unternehmen, die Venenerkennung nicht nur für den physischen Zutritt zu Gebäuden oder Räumen einsetzen, sondern parallel für den Zugang zu Rechnersystemen. Ähnlich einem Fingerabdrucksensor lässt sich ein Handvenensensor in verschiedenste Geräte integrieren.
Handvenenerkennung kommt zum Beispiel auch beim [[Graduate Management Admission Test|GMAT]] zum Einsatz, einem Test, dem sich Bewerber mancher wirtschaftswissenschaftlicher Masterstudiengänge unterziehen müssen.<ref>[[Graduate Management Admission Council]]: [https://www.ots.at/presseaussendung/OTS_20090710_OTS0305/zur-verbesserung-der-sicherheit-erhaelt-die-gmat-pruefung-von-den-franzoesischen-behoerden-als-einziges-pruefverfahren-die-zulassung-zur-erfassung-biometrischer-daten Zur Verbesserung der Sicherheit erhält die GMAT-Prüfung von den französischen Behörden als einziges Prüfverfahren die Zulassung zur Erfassung biometrischer Daten]</ref><ref>[[Wirtschaftsuniversität Wien]]: [https://learn.wu.ac.at/news/item?item_id=26874018 GMAT Vorbereitung für WU-Studierende]</ref> In Japan wird das System in [[Bankautomat]]en für den sicheren Zahlungsverkehr verwendet.

== Hersteller von Venenerkennungssystemen ==
Hersteller von Venenerkennungssystemen sind z. B. [[Fujitsu]] (Handflächenvenen), [[Hitachi (Unternehmen)|Hitachi]], [[NEC Corporation|NEC]], [[Sony]] (alle Fingervenen) und Techsphere (Venen der Handrücken).

== Einzelnachweise ==
<references />

== Weblinks ==
* [http://www.sicherheit.info/si/cms.nsf/si.ArticlesByDocID/1102697?Open ''Handvenenerkennung. Bisher unüberlistet'': In: Protector, Nr. 3. 2009. S. 30 bis 31]
* [http://www.sec-for-prof.de/aktuelles/allgemeines/pcs-erhaelt-fuer-die-handvenenerkennung-den-bayerischen-sicherheitspreis-2010 Bayerischer Sicherheitspreis 2010]
* L. Xueyen and G. Shuxu, [http://www.intechopen.com/articles/show/title/the_fourth_biometric_-_vein_recognition The Fourth Biometric - Vein Recognition], in P.-Y. Yin (ed), Pattern Recognition Techniques, Technology and Applications, InTech, 2008. ISBN 978-953-7619-24-4.

[[Kategorie:Biometrie]]

Handvenenerkennung - Versionsgeschichte

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