生物特征识别技术如今已经逐渐取代传统的身份识别应用到日常生活，基于单一生物特征的单模态生物识别技术相较于传统识别技术，虽然有着安全、可靠、准确的优点，但是这种单模态的身份识别还存在着受传感器噪声影响大、普遍适用性低、抗假冒攻击性能薄弱等缺点。多模态生物特征识别是利用人的多种生物特征进行身份识别的生物特征识别技术，将人的多种生物特征作为匹配参考，可以很大程度的解决单模态生物特识别中暴露出的问题。本文是基于指纹与掌纹的多模态生物特征识别研究。先对两种在日常生活中常见的生物特征：指纹、掌纹，分别经过预处理，再对他们预处理后的结果进行合成，提取合成的新模板中的特征向量，用以匹配识别。该识别方法区别于普通的多模态识别算法，并不是将各自的生物特征识别系统分割开来，再基于处理各自独立的识别系统所得到的匹配分数而完成，它是将两种生物特征分别预处理后，再将它们组合起来，生成新的生物模板特征向量，利用此特征向量进行的匹配。本课题包含了在识别的整个过程中除了采集图像以外的所有处理过程。在掌纹预处理的过程中，提出了一种自适应尺寸大小的掌纹ROI截取的方法，在指纹预处理中，提出了一种区别于传统8方向滤波的方向滤波算法，该算法的滤波器角度更贴合人体指纹纹线方向，并且提出了一种新型的基于简单方向场的中心点定位方法。在生物特征融合时，区别于一般的融合方法，而是将预处理后的指纹与掌纹细化图像合成新型生物模板，提取特征向量、进行匹配识别，实验验证可行有效。