随着人们对身份安全的逐步重视，各种安防措施都有了一定的发展。其中，生物特征识别作为一种新型的身份识别方法，因其具有传统方法所不具备的可随身携带性、保密性、稳定性及活体验证等优点，得到用户的肯定。融合多模态生物特征进行识别更加能够提高系统的识别率，并结合非接触方式采集，增加了用户的接受度，可广泛应用于考勤、安防等领域。本文首先设计了一种非接触式手部三模态图像采集系统。分析手掌静脉、掌纹及掌形成像原理，设计选择可在多光谱条件下采集的双CCD图像传感器及镜头，并分析设计了系统补光系统、区域定位功能和上位机界面。可一次拍摄同时获取高质量的手掌静脉、掌纹及掌形特征图像，并可融合三模态特征识别算法进行身份识别，具有良好的人机交互界面，实用性强。结合非接触方式采集，解决了传统采集系统易传染疾病，以及单一模态图像变形模糊导致识别率下降的问题。以TMS320DM642数字信号处理器为核心，设计一种可以采集手部特征图像进行身份识别，并通过显示屏和扬声器反馈识别结果的系统。硬件部分包括红外感应模块、光源模块、采集模块、显示模块、语音模块及电源和复位等外围电路模块，软件部分包括相关硬件的驱动部分、手限定区域判定算法以及识别算法模块。设计光照可以均匀完整覆盖手掌区域的LED光源模块，使用AMC7150恒流驱动芯片控制光源的切换，并通过红外感应模块检测手掌位置。采用0V7620数字图像传感器，通过合理配置寄存器连续采集手部特征清晰且大小为640*480图像。采用SAA7121H视频编码芯片及模拟显示屏，连续显示手部特征图像以及识别结果。语音部分采用一线串口方式驱动W588D-U语音模块播报识别结果。系统工作时将采集的手部特征图像经预处理后提取特征值并与注册信息比对，并将识别结果反馈给用户，本系统为非接触手多模态信息融合识别技术搭建了理想的硬件平台。