随着经济技术的飞速发展和社会节奏的逐渐加快,个人身份识别在各行各业中占据着非常重要的位置,人们对此的需求越来越广泛。然而基于密码、身份证、工作证等传统的身份识别方法存在着不方便携带、容易丢失等缺陷，因此基于指纹、手形、指节纹、静脉、虹膜等人体特有的生物特征身份鉴别技术由于其准确、稳定、可区分性等优点而深受群众喜爱。然而各种身份认证技术在用户亲和力、成本和性能方面各有优缺点，因此探索新的生物特征识别方法仍然是该领域的重要研究任务。指节纹特征作为一种新兴的生物识别特征，是在手指前表面上仅次于指纹的显著特征，纹线明显并且方向相对统一，与手形、掌纹、静脉等其他手部生物特征一样具有稳定和不容易仿造的特性,不同人的指节纹具有不同的位置信息分布特点，并且指节纹特征容易与其它手部特征相融合,可以起到初次筛选的作用,被广泛应用在不同背景的生物特征识别技术中。因此本文选择手指节纹特征进行身份识别，并对识别过程中的特征提取的关键算法进行详细的研究。本文给出了一种针对指节纹间相对位置关系进行检测的方法：首先对自建图库中大拇指向外张开、四指闭合的手掌图像，利用Step边缘检测的图像预处理方法定位出关键的指尖、指根点，然后将整幅手掌图像以中指方向为基准水平线进行旋转，以便于比较指节纹的相对位置分布关系，最后针对除大拇指之外的四个手指，利用Roof边缘检测的方法定位出指节纹特征点。为了验证本文的方法，利用自建小型图库进行测试，结果表明正确检测率可达97.428%，验证了该方法的可行性和有效性。采用指节纹间空间位置关系的方法形成一维特征向量，进行匹配识别，最后将算法嵌入到DSP中，识别率可以达到70%左右。