随着信息技术的不断发展,生物特征识别技术成为个人身份认证的新兴方法,将逐步取代传统的身份认证方式。由于掌纹具有终生不变和唯一性等独特优势,受到大量学者的关注,目前,掌纹识别技术的理论已趋于完善。掌纹识别技术主要包括:掌纹图像采集、掌纹图像预处理、掌纹特征提取、掌纹特征识别。其中特征提取在掌纹识别领域占据了主导作用,特征的选取是掌纹识别技术研究的关键点。掌纹图像所含信息丰富,不仅具有丰富的点和线的结构特征,还具有显著的纹理特征。通过对掌纹识别进行研究发现,现有的掌纹识别算法存在忽略掌纹主体方向的问题,这将会导致特征提取不够准确,识别准确率降低。为了提高识别率,提出了一种掌纹特征提取的新方法——基于旋转不变的掌纹识别方法。本文的主要研究内容为:(1)针对目前的手掌定位算法,由于关键点定位不准造成误差的问题,本文提出一种新的基于定点的预处理算法,该算法先截取出手掌图像的角点区域,然后找到一条基准线,统计所有像素点到直线的距离,最终,找到两个关键点。(2)本文设计了一套掌纹特征提取算法.该算法首先通过梯度方向直方图法提取掌纹特征,但此算法忽略了图像的方向信息,于是将方向梯度直方图方法与基于分块的主导方向方法相结合,得到每个子块相应的方向特征.(3)本文提出一种基于旋转不变的改进特征提取算法,在鲁棒性上得到进一步改善。不仅改善了识别结果,此算法同时还可以使掌纹识别系统具有旋转不变性。(4)本文在识别过程前,根据编码的思想对提取的特征使用二进制格式进行编码,得到两组二值编码图像,使得识别过程简单易行。(5)本文通过MATLAB GUI界面将各个处理阶段可视化,并搭建一个有实际应用价值的平台。该系统包括图像的读取、存储、图像处理、特征提取、特征匹配几个功能。