在科技发展日新月异的今天,人们的安全意识日益增强。在这样的前提下,生物识别技术越来越多的应用到各个行业中。门禁系统是最常见的安全保护系统,而生物特征具有唯一性与稳定性等优势,被广泛应用于身份识别产品中。因此,将生物识别技术运用到门禁系统可以提高其安全性与便利性。由于掌纹特征具有稳定性,不会随年龄等条件的改变而改变,且容易进行采集。当用户手掌方便进行识别操作时,门禁系统可通过掌纹对用户进行身份识别;当用户双手提着重物或不方便完成掌纹图像采集,语音识别可以帮助用户依靠语音信号来顺利通过门禁。因此,本文选取掌纹识别与语音识别两种识别方式对智能门禁系统进行研究。主要分为三个方面:(1)掌纹识别:简要介绍了掌纹识别技术;对掌纹图像进行归一化处理、锐化处理、利用Matlab完成图像的二值化处理与去噪,通过手掌轮廓信息以及指根点在轮廓链码中的位置定位轮廓特征点的方法,截取相应的掌纹感兴趣区域(ROI)对掌纹图像进行预处理;比较各种特征提取算法并选用2D-Gabor方法进行掌纹的特征提取,来实现掌纹的识别过程。(2)语音识别:对语音识别技术进行了概述;采用分帧和加窗方法对语音信号进行预处理;对语音信号利用端点检测、语音信号特征向量提取、模型训练、动态时间规整、相似度测量处理,介绍了语音模板训练方法,并提出了对DTW算法的优化方法。(3)门禁系统硬件与软件设计:掌纹识别方面对掌纹采集装置进行选取,应用Matlab提供的图像采集工具箱及GUI功能设计并实现了一套基于掌纹验证方式的在线门禁模拟系统;而语音识别方面搭建了硬件外围电路,选用SPCE061A单片机作为主控部分,完成了程序编写。对两种识别方式进行了测试与结果分析。实验证明,该研究有着较高的识别准确率,基本上满足了对该门禁系统预期达到的要求。这两种识别方式的结合对智能门禁系统的设计与研究具有重要利用价值,并存在广泛的实用价值与市场前景。