掌纹识别是通过手掌皮肤的纹路特征来进行身份识别的方法.本文详细分析了掌纹图像的特点,对掌纹识别系统中的关键技术与核心算法进行了系列研究.本文的研究工作主要集中在如下几个方面:一、设计了一套无接触式掌纹图像采集实验设备,进行掌纹图像的采集.该设备可以有效弥补由于接触式采集所带来的一些诸如公众卫生和图像质量等不足,并且可以获取高分辨率的掌纹图像,同时可以更好地区分在中大尺度特征相似的掌纹.二、通过无接触式采集方式得到的掌纹图像有可能出现离焦现象.本文提出了基于方向小波的正则化掌纹图像的复原方法,有效保留了掌纹图像的原始信息,为后面的特征提取和特征匹配提供了高质量的掌纹图像.三、提出一种基于脊波变换的分级多尺度特征提取算法.这种方法充分满足了掌纹特征分析中对多尺度性和各向异性的要求.从三个级别上体现掌纹特征,从而实现了在大数据库中进行快速身份识别和身份识别.四、在此基础上提出了一种由粗到精的分级匹配方法,从三个不同等级对掌纹特征依次进行匹配,改善了高分辨率下掌纹特征的匹配速度.实验证明了方法的有效性和准确性.