信息化社会的发展对人的身份的有效鉴定提出了更高的要求,这使掌纹识别技术的研究走向深度。其中,基于方向特征的掌纹识别方法表现最为突出,取得了很好的识别效果。该方法一般通过滤波器在各方向上对掌纹图像进行滤波,获得掌纹的方向特征表示。但该方法一方面采用Winner-take-all规则提取滤波后最大响应值的方向作为纹线的方向特征,往往会忽略许多其它对掌纹识别具有更强区分性的特征。另一方面该方法认为掌纹线都是直线表示,忽略了掌纹上存在大量的曲线特征。因此,有效的提取掌纹上更具区分性的方向特征和曲线特征的方法,对提高掌纹识别效果具有重要意义。通过研究基于方向特征的掌纹识别方法,其中半方向编码提取掌纹曲线特征的识别规则存在不足,为获得更具区分性的曲线方向特征,本文开展了如下两个研究工作:(1)提出了一种新的提取掌纹半方向特征的方法,该方法对提取的两个半方向特征进行判断,替换相同方向的其中一个半方向,使提取的两个对应的半方向特征完全不同,该半方向特征可以完整的覆盖掌纹的曲线特征,从而获得更丰富的区分性特征。(2)提出了结合脆弱性的掌纹半方向特征提取方法,通过分析掌纹在滤波器滤波响应值较低时提取的方向特征在同一掌纹不同图像上的不稳定性,通过过滤该不稳定的特征以使获取方向特征具有更强的特征表达能力。为验证上述提出的基于半方向特征的掌纹识别方法的效果,本文选取香港理工大学的公开掌纹数据集(PolyU Palmprint Dataset)进行实验,分别在掌纹验证和掌纹辨识上与传统的基于方向特征的方法相比,本文提出的半方向特征提取方法在获得更多掌纹曲线特征后,掌纹识别准确率有了一定提高,等错误率降低了8.6%,其中结合脆弱性的半方向特征提取方法在进一步增强特征的表达能力后,等错误率最多下降至11.6%,辨识错误率也比半方向编码方法更低,取得了更好的掌纹识别效果。实验表明,在提取到更多曲线特征和区分性特征后,对掌纹识别的识别准确率有了进一步的提高。