提出基于加速鲁棒性特征(speeded-up　robust　features,SURF)的手背静脉识别算法。首先对手背静脉图像进行预处理,提取手背静脉感兴趣区域(ROI),然后提取手背静脉的局部SURF特征,基于欧式距离实现测试样本和注册样本特征点的匹配,并剔除错误匹配对,最后计算匹配率作为待识别样本和注册样本之间的相似度测试实现身份识别。利用TJU手背静脉图像数据库对算法性能进行测试,在认证模式下等错率为0.07%,平均识别时间0.153　s。实验结果证明该算法可以快速有效地实现手背静脉识别。