La biometría de venas en los dedos ha sido ampliamente investigada para la verificación de personas. Uno de los problemas abiertos en la verificación de venas en los dedos es la falta de robustez frente a las variaciones de los patrones de las venas debido a los cambios en las condiciones fisiológicas y de imagen durante el proceso de adquisición, lo que resulta en grandes variaciones intra-clase entre las imágenes de venas en los dedos capturadas del mismo dedo y puede degradar el rendimiento del sistema. A pesar de los avances recientes en la generación y mejora de plantillas biométricas, las soluciones actuales se centran principalmente en las biometrías extrínsecas (por ejemplo, huellas dactilares, rostro, firma) en lugar de las biometrías intrínsecas (por ejemplo, venas). Este artículo propone un modelo basado en regresión de mínimos cuadrados ponderados para generar y mejorar la plantilla de inscripción para la verificación de venas en los dedos. Impulsados por el objetivo principal de la generación y mejora de plantillas biométricas, es decir, la minimización del error de verificación, asumimos que una buena plantilla tiene la menor distancia intra-clase con respecto a las imágenes de la misma clase en un sistema de verificación. Basado en esta suposición, la generación de plantillas de venas en los dedos se convierte en un problema de optimización. Para mejorar el rendimiento, se calculan los pesos asociados con la similitud para la generación de plantillas. Luego, la plantilla de inscripción se genera resolviendo el problema de optimización. Posteriormente, se propone un modelo de mejora de plantillas para actualizar gradualmente las características de las venas en la plantilla. Hasta donde sabemos, este es el primer trabajo propuesto de generación y mejora de plantillas para la biometría de venas en los dedos. Los resultados experimentales en dos bases de datos públicas de venas en los dedos muestran que los esquemas propuestos minimizan las variaciones intra-clase entre las muestras y mejoran significativamente la precisión del reconocimiento de venas en los dedos.