在生物识别领域里,掌纹识别是一种相对新颖的技术,经过不断的研究和积累,近年来已经形成了相对成熟的理论体系。掌纹识别技术拥有良好的市场潜力,目前已进入市场应用阶段,但是现有的架构只适用于中小规模用户群的应用领域,随着云计算概念的提出和发展,为大规模掌纹识别提供了良好的平台。本文在云计算技术的基础上,建立了基于云计算的掌纹识别系统框架和系统原型,可解决传统掌纹识别系统在大数据集上处理时间长和系统维护难度大等难题,具体研究内容如下:掌纹识别系统的核心部分包括掌纹特征提取和掌纹特征识别两部分。本文在云环境下实现了基于2D Gabor滤波的掌纹特征提取算法,以及基于汉明距离的掌纹特征匹配算法。其中,特征提取算法是在云环境下结合Map Reduce利用2D Gabor滤波器来提取掌纹图片ROI区域的纹理特征;特征匹配算法是利用汉明距离作为匹配标准,在云环境下利用共享Map函数输入的方法实现多机匹配功能。在完成以上两个核心算法模块的基础上,本文还实现了对掌纹图像数据的顺序文件存储模块和加强系统安全的基于SSH的公钥验证模块,其中顺序文件存储模块利用顺序文件解决了云平台运行大量小文件效率低下的问题,而公钥验证模块增强了系统的安全性。最后本文设计并完成了一个完整的基于云架构的掌纹识别系统。本文实现的基于云架构的掌纹识别系统在性能上相对于传统的单机系统有明显的提高,并且性能表现随着数据规模的增大而提高,适用于大规模掌纹图像数据的处理。实验结果表明本文实现的识别系统在500万数据规模的情况下匹配一张掌纹图片的时间为0.011ms,相对于单机系统在效率上提升了近8倍。