随着现代化社会的快速发展与科技的进步，信息安全与人身安全显得尤为重要，作为保证安全性的前提身份识别显示出极其重要的位置，成为了社会关注和研究的热点。由于具有高的可靠性及安全性等优点基于生物特征身份识别的技术得到快速的发展与应用，在单模态生物特征身份识别方面存有防伪性差、可靠性不高等一些缺点，为了克服这些不足，提出基于多模态的生物特征识别融合技术，得到广泛的关注。现阶段在多模态生物特征识别方面技术还不成熟，还需深入研究与探讨。本文将具有丰富生物特征的人体手部作为多模态生物特征识别技术的具体研究对象，对人体手部生物特征及其相关的识别技术进行了基础性的研究和科学的总结；研究并搭建了手指生物特征采集系统与手背静脉采集系统，提出了一种新的手背静脉识别算法，同时对多模态手部生物特征识别关键技术进行了研究。本文创新性工作概括如下：1研究并搭建了手指生物特征采集设备，本设备可同一时间采集手指纹、手指背纹与手指静脉纹三种生物特征图像，与采用多种设备的融合系统相比，降低了成本，大大提高了生物认证的效率，解决了单一生物特征识别的错误高及不稳定性等缺点。该采集设备结构简单，采集快速准确，认证过程简单、快速，非接触式采集用户较易接受，防伪造性强，具有高的可靠性、稳定性及实用性。2提出了一种新的手背静脉识别算法，本文提出一种基于基准点与特征点连线的手背静脉识别算法。该方法在对手背静脉图像进行预处理后，提取静脉的交叉点和端点作为特征点，用特征点之间的相对距离确定图像匹配的基准点，采用基准点和特征点之间的相对距离以及基准点和特征点相邻连线的夹角作为识别特征，并将这两种特征融合，进行手背静脉识别。该算法具有位移旋转不变性,对手背摆放位置不敏感。实验结果证明了该方法的有效性。3探讨了基于手指纹、手指背纹与手指静脉生物特征的匹配层融合的多模态生物识别系统。多模态生物特征识别解决了单一生物特征识别的错误率高和不稳定的缺点，拥有很好的市场前景。