近年来,伴随着科学技术的进步与电子产品的飞速发展,在人们的日常生活与生产活动中高科技电子产品逐渐增多,在很多场合,需要对人的身份进行有效地认证与识别。这样,在保证认证安全性方面,传统的认证和保密方式已经不能满足人们的要求。于是,借助于每个人独具的生物特征进行身份认证的生物特征识别技术悄然兴起,生物特征识别技术具有难以复制或伪造的特点,因而,它可以十分有效地解决安全认证问题。生物特征识别技术被认为是现代社会中最好的安全认证技术。可应用于门禁、电子商务、金融、军事等诸多领域。由于生物识别技术的高识别率和广阔的市场前景,它已受到人们的高度重视,并用成为安全认证领域内的一个研究热点。掌纹识别是近几年出现的一种新兴的生物识别认证技术,它与虹膜、指纹、人脸等生物识别技术相比,有许多优点：如,易于采集、其特征稳定、明显等,以及掌纹识别系统易被人们接受、方便、唯一性好、成本低等优点。所以掌纹识别成为识别技术中既经济又实用的技术。本论文的主要研究内容如下1.首先对传统身份识别技术的不足做了讨论,接着引入了更加高效,可行的生物特征识别技术,并对其评价标准,发展历史及其发展现状作了讨论。2.对掌纹识别过程中掌纹图像的采集方法,图像的预处理以及图像的特征提取的一些关键技术进行了论述。3.通过对前面提取掌纹图像特征的经典算法研究,本文提出了一种掌纹特征提取的新方法—提取掌纹的梅尔频率倒谱系数作为掌纹识别的特征。4.对BP神经网络作了详细的介绍,并构造BP神经网络分类器对提取的掌纹特征—梅尔频率倒谱系数进行分类识别,得出较为理想的实验结果。