随着社会和科学技术的发展，对各种信息和系统的安全性提出了更高的要求，而生物特征身份识别与认证是人们加强信息和系统安全的有效方法。由于具有图像采集简单、图像信息丰富、防伪性好、识别精度高等许多优点，掌纹特征识别受到国内外研究人员的广泛关注。本文以掌纹特征识别中各个阶段的算法为主要研究对象，并设计和实现了一套融合动态密码的嵌入式安全掌纹识别系统。　　 主要研究成果如下：　　 1、详细的分析了嵌入式安全掌纹识别系统的市场需求、功能需求和性能需求，并从系统的开发平台、功能结构和工作流程等几个方面介绍了系统的总体设计。　　 2、在掌纹定位分割阶段，在比较分析现有掌纹定位分割算法优缺点的基础上，本文提出了一种掌纹移位差影快速定位分割算法。这种算法只对图像进行了三次移位，三次减法和两次与操作，没有使用到耗时长的乘法和卷积运算，从而降低了算法的计算复杂度，提高了算法的运行速度。　　 3、在特征提取阶段，本文在分析了Gabor小波变换的特点之后，选用了3级量化的二维Gabor小波的虚部作为滤波函数矩阵，提出了一种同时进行特征提取和下采样的间隔滤波特征提取方法，它对采样点直接进行了Gabor滤波。这种方法在不降低识别精度的情况下，特征提取的速度得到了很大的提高。　　 4、在匹配识别阶段，本文针对融合码算法的缺点，提出了一种改进方法，即基于标记定位的独立匹配分数融合掌纹识别算法。这种方法在每个方向上特征提取之后进行精确的标记定位，然后根据定位的标记进行独立的汉明匹配，最后在匹配分数层对不同方向的分数值进行融合，使得不同方向的掌纹特征不会相互影响。　　 5、在嵌入式安全掌纹识别系统的具体设计和实现上，本文设计一种体积小巧结构紧凑的掌纹图像采集装置，完成了掌纹图像采集、掌纹图像注册、掌纹特征注册、个人信息注册、掌纹检测、掌纹特征识别、动态密码和人机交互等功能模块的设计与实现。