人体生物特征识别技术(Biometrics)将信息技术与生物技术相结合，利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份，以取代或加强传统的身份识别方法。这种新技术可广泛应用于国家安全、金融、社会福利、电子商务等领域，已成为本世纪最有发展潜力的技术之一。掌纹识别是指根据人手掌上的有效信息(掌纹)来识别人的身份。人的掌纹千差万别，没有两个手掌掌纹是完全相同的，即掌纹的唯一性。根据掌纹的这一特点，可以用作人体的身份鉴别。对掌纹的研究最初起源于手相学，早在古代，中国人就能通过手相来获取许多有用的信息。刑侦部门早就在利用掌纹来侦查破案。二十世纪九十年代，我们首先开展了用于身份鉴别的自动掌纹识别技术的研究工作。掌纹识别技术作为生物识别技术领域里的新成员，以其丰富的信息量、稳定而唯一的特征，近年来受到了全世界很多研究团队的重视，与此相关的新技术和新方法不断出现。本论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，提出了一系列高性能的掌纹图像预处理、掌纹特征提取等相关算法。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．详细介绍了掌纹识别系统中的各个主要部分的功能，给出了一种有效地掌纹感兴趣区域的切割方法。结合具体示例详细介绍了两种掌纹特征(掌纹线特征和能量特征)提取的方法。3．提出了两种有效的特征提取算法，一种是基于主分量分析和FLD分析的掌纹识别，另一种则是基于二维主分量分析掌纹特征提取，并用MATLAB进行了方针，和同类特征提取算法进行了比较。