随着当今社会电子商务的迅速发展,生物特征识别技术已经广泛地应用于身份鉴别中。掌纹作为人体生物特征之一,也有其广阔的应用领域。本文在分析和归纳文献资料的基础上,对掌纹识别技术及其应用的研究现状有了较好的了解和掌握。编程实现了掌纹图像预处理的各个步骤并着重针对本文的特征提取算法进行了坐标定位的设计。对掌纹识别的关键技术,即掌纹特征的提取和匹配算法进行了研究,并建立和实现了一个完整的基于数码相机的掌纹识别系统。鉴于二维Gabor函数具有时域和频域同时达到局部化最优,并具有良好的方向和频率选择特性。本文实现了一种基于二维Gabor滤波器的掌纹识别方法。先把二维Gabor滤波器进行实部和虚部分离,然后用这个经过调整的滤波器和经过预处理之后得到的图像分别进行卷积和编码,结果形成实部和虚部矩阵,提取出了手掌中心部分的纹理特征。在此过程中,对于Gabor滤波器的参数选择上,我们参考了大量的资料并进行了实验比对,最后确定了最适合本文的Gabor滤波器参数。在掌纹的匹配识别阶段,采用归一化的汉明距离,以异或的方式对特征提取所得到的实部和虚部纹理进行匹配。分别用我们实验室所采集到的掌纹和香港理工大学掌纹库中的掌纹进行实验。由于实验结果对阈值很敏感,我们进行了大量的实验选取阈值,最后确定了几组有代表性的阈值,并分别算出了我们实验室采集到的掌纹和香港掌纹库中的掌纹的FRR和FAR,并分析了结果。我们也分析了在掌纹采集过程中和预处理阶段所产生的误差。