利用人体生物识别技术对人的身份进行鉴别已得到广泛的应用。掌纹作为人体生物特征之一，也有其广阔的应用领域，特别是刑侦领域。 　　本文主要针对基于掌纹的人体生物特征的身份鉴别的算法进行了研究。着重针对掌纹识别的关键技术，即掌纹特征的提取和匹配算法进行了研究，并建立和实现了一个掌纹识别系统。 　　鉴于二维Gabor函数具有时域和频域同时达到局部化最优，并具有良好的方向和频率选择特性。本文提出了一组二维Gabor滤波器的设计方法，用以提取掌纹的特征纹线。该滤波器不仅可以提取离线掌纹样本的特征纹线，对于在线掌纹样本特征提取同样适用。在特征匹配阶段，在线特征图上划分子块，计算各子块的方向向量，以各子块的方向向量所建立的一维数组进行归一化的相关匹配。其中提出了首先对掌纹特征纹线进行细化以获得线特征的方法，这样在建立子块的方向向量时仅需要计算子块的梯度方向向量。掌纹识别系统对PolyUPalmprintDatabase掌纹数据库进行测试，匹配度可以达到98.33％。