随着社会信息化程度的不断发展，信息安全对人类生活的影响日益重要，利用人体的生物特征进行身份识别的技术越来越受到重视。指横纹特征具有用户专有性和稳定性，是一种新兴的生物特征，该特征易于与指纹、掌纹等特征进行融合，提高身份识别系统的性能。本文对指横纹识别系统的关键环节进行研究，提出了基于局部二值模式(Local binarypattern，LBP)的指横纹识别算法。首先，根据指横纹自身特点，采用直线型的邻域计算LBP特征，将其表示为5幅二值图像。然后，采用基于快速傅里叶变换的方法，同时配准多对二值图像，计算匹配分数。最后，用MATLAB实现了指横纹识别的实验系统，验证了算法的可行性。本文的主要研究成果包括：(1)将LBP算法应用于指横纹识别，有效克服了图像采集时光照变化的干扰；针对指横纹自身特点，对传统LBP特征提取过程进行了改进，提取出更有鉴别力的纹理特征。(2)在特征匹配阶段，提出了基于快速傅里叶变换的同时配准多对LBP图像的方法，克服了匹配时图像的平移问题。实验数据库来自于自行采集的100个人的2000幅指横纹图像，实验结果表明，本文方法在精度方面优于传统的LBP方法和基于Gabor变换的方法。