掌纹识别作为一项新兴的生物识别技术，因具有采样简单、图像信息丰富、用户接受程度高等特点受到国内外研究人员的广泛关注。本文针对掌纹的具体特点，对掌纹识别系统中的关键技术与核心算法进行了深入的研究，结合小波特征，提出了掌纹特征提取的相关改进算法。具体来说，本文主要研究内容包括：　　 (1)讲述了生物特征识别和掌纹识别的意义、历史、发展以及现状。　　 (2)对掌纹识别系统的组成进行了简要介绍。　　 (3)对小波理论作了简要介绍，主要包括：小波的定义、性质、多分辨分析，并在此理论基础上介绍了基于中心对称矩阵构造的二维不可分小波。　　 (4)提出了一种结合小波低频子带的主成分分析方法，为了加强样本图像的分类信息，该方法将原训练样本与其小波低频子带重构图相结合，然后对结合的训练样本进行主成分分析。在Polyu掌纹库的实验结果表明，该方法的识别率高于比传统的主成分分析方法。　　 (5)提出了一种基于不可分小波和线性判别分析(FLD)的掌纹特征提取算法。该算法采用不可分小波来增强掌纹识别在光照条件变化下的鲁棒性，用选定的评测标准对此算法进行测试表明，本文的识别算法取得了较好的识别效果。　　 (6)提出了基于Gabor小波和LPP的掌纹识别方法，该算法采用LPP算法对Gabor小波变换结果进行特征提取，实验结果证明了该算法的优越性。　　 最后是对本文工作的总结和展望。