在高速发展的信息时代,身份识别技术已经从难以使用的高端技术转化为成熟的产品。以支付手段为例,从纸质货币支付到电子货币支付是一种进步,从凭密码支付到凭指纹(脸)支付又是另一种进步。有鉴于此,越来越多的研究人员投入到更加广阔的生物识别技术的研究当中。作为一种重要的生物识别技术,掌纹识别的优点和缺点都十分鲜明。优点方面:掌纹同指纹一样,是一种性能优越、容易获取、分类明显、信息稳定的人体生物特征。缺点方面:不同于主流的指纹面部识别,掌纹识别研究较晚、缺乏完善的研究体系,且已投入使用的实物设备往往体积庞大、造价高昂,市场普及率明显不高。因此,如何实现更好、更方便、更廉价的掌纹识别系统成为了当前研究人员的关注重点。本文主要贡献和工作总结如下:基于手掌的形态特征,提出了一种掌纹图像的获取与预处理方法,消除了原始手掌图像的亮度不均匀的问题,精确定位到手掌中心位置,有助于进一步对ROI区域提取掌纹特征;研究了基于概率化模板和模糊逻辑的掌纹识别算法,能够消除采集图像时带来的旋转干扰,对样本掌纹特征的提取、融合与存储进行了分析,能够将提取出的掌纹特征线存入设置好的模板库中,最后利用基于模糊逻辑的特征匹配方法,通过比较隶属函数的大小来确定掌纹的类别归属;提出了主线和双树复数小波的分级掌纹识别方法,可以有效去除一些干扰选项的影响,较为完整地将掌纹主线提取出来,并在一定程度上保留了原有的贯通性;利用平移、旋转及尺度不变掌纹识别算法,利用DoG算子定位关键的角点进行特征提取,用梯度方向直方图,分析掌纹图样关键点方向。完成了基于手部特征的多模态生物识别系统,实现了掌纹认证系统,验证了提出算法的精确性和实用性。综上所述,本文以掌纹识别为研究对象,基于已有的生物识别技术的理论基础,结合掌纹识别系统研究所需,以主线和双树复数小波的分级掌纹识别方法为核心,构建了一套基于手部特征的多模态生物识别系统,并将其应用于办公考勤系统中。除开发该系统之外,本次研究还进行了样本实验,以验证系统的实践效果,从而为相关从业人员的研究提供一定的思考和借鉴。