传统的身份鉴别已不能满足网络信息时代的要求。生物测定学通过人体本身所固有的、唯一的生理或行为特征来自动的识别一个人，它比传统的身份鉴别方法更好。在生物测定学出现后，人体的许多生物特征被用于身份鉴别，常用的有脸形、指纹、掌形、视网膜、虹膜、语音和签名等等，但是它们都有所不足。掌纹与指纹一样，具有良好的普遍性和唯一性，并且在可采集性上优于指纹，所以，掌纹识别有一定的研究价值。 　　本文的工作针对基于掌纹的生物特征识别技术进行研究，综述了国内外对掌纹识别的研究工作，并根据所存在的问题，提出了新的解决方法。论文主要研究并实现了以下几个方面的内容： 　　第一是对掌纹图像的获取进行研究。这一部分论述了掌纹图像获取的三种方法：按掌印、用扫描仪获取、用数码相机或CCD获取。为了改善图像的质量，提出了改进的图像获取方法，介绍了改进的图像获取设备。 　　第二是对掌纹图像方向校正的研究。这一部分介绍了两大类方法：基于椭圆拟合的掌纹方向校正和基于不变特征点的掌纹方向校正。针对算法复杂这一问题，提出了一种有效、快速的掌纹图像方向校正的算法，使掌纹识别的实时性得到提高。 　　第三是对掌纹特征提取与匹配的研究。这一部分介绍了五种主要的掌纹特征提取与匹配的方法，提出了改进的基于傅立叶的掌纹特征提取与匹配的方法和基于边缘检测的分块特征提取与匹配的方法，然后，给出了实验的结果，并把它们和典型算法的性能进行了比较。