生物特征识别技术特有的唯一性、稳定性和方便性,使其成为身份认证技术的新宠,得到越来越广泛地应用。掌纹识别因具有采样简单、图像信息丰富、用户接受程度高等特点受到国内外研究人员的广泛关注,成为近年来非常热门的一种身份识别方法。但是在现有的掌纹识别技术中,如何更有效的提取感兴趣区域以及表征掌纹特征是掌纹识别技术中的重点与难点。基于以上两点,本文根据掌纹图像的具体特点,结合Gabor滤波器的方向选择性,做了如下工作:(1)在预处理阶段提出了一种简单的基于像素搜索的掌纹中心区域提取新方法。该方法简单,计算量小,且效果好。(2)在特征提取前,结合掌纹纹理的方向,给出了两种自动选择Gabor滤波器方向的方法:一种是根据掌纹图像的频谱特征,将其Fourier谱映射到极坐标域,分析并计算Fourier谱在角度轴上的投影峰值,从而设置Gabor滤波器的方向;另一种是通过Radon变换对直线进行检测,在变换域中通过检测到的直线方向来设置Gabor滤波器的方向。传统方法采用固定方向忽略了图像本身的特点及类间差异性,通过以上两种方法设置滤波器方向后,很好地利用了掌纹纹理的方向性以及Gabor滤波器的方向选择性,使得后续提取的掌纹特征更加有效。在以上工作的基础上,本文对掌纹图像进行滤波,提取均值方差作为掌纹的特征,最后采用最简单的最近邻分类器对提取的特征进行分类识别。分别对传统的滤波器方向参数设置与本文所提出的基于图像内容的两种参数设置方法的识别效果进行了详细的分析比较,突出了滤波器方向参数设置的重要性以及本文方法有效性。