随着信息技术的飞速发展，现代社会对身份鉴定技术的安全性和可靠性提出了更高的要求。传统的身份认证技术有两种方式：一种是对用户的标识物来进行认证。比如，钥匙、护照等；另一种就是对用户所拥有的某种知识进行认证。比如，密码。然而，这些传统的身份认证技术具有一定的局限性。由于标识物较易遗失，密码等信息容易破解和遗忘。因此，将信息技术与生物技术相结合的人体生物特征识别技术逐渐成为本世纪最有发展潜力的技术之一。掌纹识别是指根据人手掌上的有效信息(掌纹)来识别人的身份，主要由掌纹采集、预处理、掌纹特征提取和匹配等模块组成。做为人体生物特征识别技术的一个重要补充，掌纹识别技术以其设备低廉、稳定的结构特征、区分能力强等优势逐步成为众多学者研究的课题。　　 小波分析是一种非常有效的分析工具。近来，随着小波理论的不断发展完善，小波分析已经被应用到各个学科领域，成为科技工作者经常使用的工具之一。同样，小波在掌纹识别方面也得到了广泛的应用，并且产生了多种关于小波分析的掌纹特征提取的算法。　　 掌纹识别技术还远未成熟，许多问题亟待解决。本文着重对掌纹特征提取算法进行了研究，并进行了仿真实验。主要工作如下：　　 (1)首先介绍了掌纹识别技术的研究背景，接着回顾了掌纹识别技术的发展历史，并简述了掌纹识别技术的研究现状及存在的问题。　　 (2)系统地介绍掌纹识别技术的定义及其掌纹采集、预处理、掌纹特征提取和匹配四个模块的功能，掌纹识别技术的应用领域。　　 (3)对小波分析理论作了简要介绍，主要包括：小波的定义、性质，小波在数字图像及其在掌纹识别中的应用。最后介绍了二维不可分小波等小波理论和与其紧密相关的多分辨率分析，Mallat算法。　　 (4)提出了一种基于不可分小波的掌纹特征提取算法。该算法将归一化后的掌纹进行多层不可分小波分解，利用不可分小波的高频系数提取不可分小波能量构造掌纹特征。实验证明，利用该算法提取的掌纹特征具有较高的区分性。　　 (5)分析了基于不可分小波能量用于掌纹特征提取算法的优点。通过一系列针对掌纹识别技术的准确率和时间性的实验说明本文提出的方法是可行的。　　 最后是对本文的总结以及展望。说明了本文的不足和有待改进的地方，并对掌纹识别技术未来的发展作了部分说明。