掌纹识别技术作为生物识别技术的一种,近年来受到了越来越多的研究者的关注,掌纹识别技术不仅满足生物识别技术要求的普遍性,唯一性和可采集性,同时具有特征丰富,易采集和用户友好等独特的优势。随着当代社会对生物识别技术的要求越来越高,如何发挥掌纹识别的优势,构建鲁棒性高,同时安全有效的掌纹识别系统是当今掌纹识别研究的主要研究方向。利用掌纹方向特征进行识别是掌纹识别的主要方法之一,然而在掌纹方向特征选择方面,使用单方向的特征会使特征的鲁棒性较差,使用多方向的特征又常常因计算量过导致不能满足实时性的要求。同时,在掌纹匹配算法中,传统的一对一掌纹认证算法已经无法满足一对多的掌纹识别任务,基于稀疏表示的方法被证明可以有效解决这种一对多识别问题,它也成为了解决掌纹识别任务的突破口。针对上述掌纹识别中的鲁棒性、识别效率的问题,本文的主要工作包含如下内容:首先,研究并提出一种基于方向距离的掌纹特征。基于方向距离的旋转不变性,通过利用一组不同方向的线性滤波器分别与掌纹图像进行卷积计算,然后计算最强响应方向与最弱响应方向之间的距离,得到方向编码距离和方向响应距离。接下来单独将得到的方向编码距离与主方向编码特征融合,最终将得到的融合特征与方向响应距离一起通过直方图形式表示为掌纹特征,分别是HOD_lm和HOD_r。实验结果表明,掌纹距离特征相较于传统的掌纹方向特征,对掌纹图像的鲁棒性好,识别表现更佳。其次,研究并改进了一种基于稀疏表示的多特征掌纹识别算法。传统的两步稀疏表示方法拥有良好的识别精度与速度,但是还可以对其进行深入研究,使其更契合掌纹识别的应用场景。本文通过对方向距离特征在两步法的框架之下进行合理配置,提出多特征两步稀疏表示法,多特征两步稀疏表示法能更好的配合方向距离特征,符合其应用场景。最后,本文在三种主流掌纹识别数据库Poly U,IITD,GPDS中进行认证和识别的对比实验,实验结果表明,本方法相较于传统的稀疏表示方法在保证识别速度的基础上提升了识别精度。