当前社会上存在的主流生物特征识别(BR)技术都是基于图像信息,但是存在不易采集、有创伤性或防伪性不佳等缺陷。课题组前期提出了基于手掌生物电阻抗谱测量BR新方法,但是实验结果表明该方法易受接触阻抗的影响而导致识别率较低。本论文在此基础上提出一种基于手指感应容抗谱(CRS)测量的BR新方法,避免接触阻抗存在的缺点,以期提高识别率。本文主要研究内容如下:首先,本论文研制了一台手指感应CRS便携式测量仪。仪器的系统设计采用了当今流行的ARM+FPGA双核架构,其中FPGA控制DAC产生Multisine激励信号到前端电路,同时双通道ADC器件同步采样激励及响应信号,数据缓存在FPGA的FIFO模块中,然后通过ARM(STM32)处理器读取数据并保存在U盘中,测量系统实现了4~1024kHz频率范围的256点CRS测量。其次,本论文对影响CRS测量电极性能的相关因素进行了分析,设计出了较为理想的测量电极传感器,同时对测量前端电路的信号线类型及尺寸进行了对比实验研究,选择出了较为理想的信号线类型与尺寸。然后对外界环境因素(比如运动、饮水)对于实验重复性的影响做了实验研究,结果表明环境影响较小。最后在西安理工大学校园内对500名志愿者进行了手指感应CRS测量实验,建立了500人的样本库及测试库,分别使用SVM和BP神经网络算法进行了BR实验研究,其中SVM算法的识别率可以达到81%,而BP神经网络算法的识别率达到85%。本论文的研究结果初步证明了基于手指感应CRS测量的生物特征识别方法具有一定的可行性,为开发新的基于非图像采集的BR方法提供了一种新思路。