基于手纹的生物特征识别是一项极具发展潜力的生物特征识别技术,具有十分重要的理论和应用价值。由于其具有无侵害性、成本低、使用友好等优点,得到广泛的关注和重视,近年来取得了前所未有的发展。但在实际应用中,由于在无定位装置的图像采集过程中存在着位置平移、方向变化等干扰,增加了手掌定位的难度,进而使得手纹认证的精度仍然难以满足人们的预期要求。本文针对无定位的手纹认证系统,对基于二维Gabor小波变换的手纹认证理论方法和技术进行了系统的研究。本文首先对当前常用的生物特征识别理论方法做了简要的概括和总结,对手纹认证技术的研究现状、技术发展和系统设计进行了阐述。针对现有手掌图像定位方法存在的局限和不足,本文提出了一种基于一维“a trous”小波变换的关键点定位算法,定位出手掌图像的11个关键点,同时给出了特征区域的提取与预处理的方法和实验结果。与传统掌纹认证系统不同的是,本文将手指和手掌的纹理特征相结合,分别采用2组不同的频率尺度和方向上的二维Gabor小波滤波器组来提取特征,并在二维Gabor小波特征的基础上进行方差特征的提取,组成各个特征区域的特征向量。然后应用基于内积的距离度量方法和匹配融合策略进行最终的决策。按照系统设计流程,我们应用Matlab7.0进行了大量的仿真实验,给出了实验结果,并与现有方法进行了分析对比,证实了本系统的有效性和可靠性。最后,本文对手纹认证技术未来的工作进行了展望,同时在手纹认证技术的广泛应用前景下,我们也期待着能够出现越来越多的认证算法。