随着信息技术的不断发展和网络的不断普及，当代社会对身份认证的需求越来越多，要求也越来越高。与传统的基于知识或所有物的身份认证方法比较起来，生物特征识别技术以其突出的便利性、安全性获得了广泛的关注。然而目前的主流生物特征技术仍有各自的缺点，不能完全满足现实的需求。为改善这一现状，有如下两种主要的解决方案：开发和研究新型的生物特征；结合多种生物特征进行多模态的识别。按照这种思路，本文首先深入研究了一种新兴的手部生物特征：指背纹，它指的是手指背面第二关节处的皮肤褶皱。研究基于指背纹的单模态识别系统的主要内容包括：(1)充分调研了现有的指背纹的识别算法，还拓展性的广泛研读了其他生物特征系统的识别算法，从而寻找到现有方法的不足；(2)针对采集到的指背纹图像，开发了能够准确定位、并且能根据手指粗细自适应调整大小的感兴趣区域提取算法；(3)利用基于相位相关法的提取的全局特征进行粗匹配，利用Gabor滤波器提取的局部方向特征进行进一步的精匹配。本文的第二部分深入探讨了指背纹与指静脉的融合识别技术。指背纹和指静脉均源自手指，可以利用两个相机实现同时采集；并且它们之间具有的固定的位置关系，可以通过图像配准的方法完好的保存下来。这部分的主要研究内容为：(1)针对指背纹和指静脉图片的不同特点，开发了联合定位的感兴趣区域定位算法，能够有效提高定位精度和减少消耗的时间；(2)在融合策略方面，分别在像素层、特征层和分数层上都进行了积极的尝试，且均取得了好的实验结果。其中在特征层融合上提出来的C2Code特征结果最佳。由此可见，基于指背纹的身份识别系统具有良好的可行性，并且指背纹与指静脉之间的融合识别方式也得到了很好的验证。